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import gradio as gr
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 初始化中文情绪检测模型（请确保此模型适用于中文情绪分类）
emotion_classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model="IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment",
    return_all_scores=False
)

)

# 定义需要安抚的小朋友情绪列表及对应的回复语句
SAFE_EMOTIONS = {
    "生气": "当你生气的时候，可以试着深呼吸哦，放松一下自己。",
    "郁闷": "听起来你有点郁闷，不如试试做些你喜欢的事情，让心情变好一点。",
    "难受": "觉得难受的时候，记得告诉家人或老师，他们一定会帮助你的。",
    "难过": "难过的时候可以试试和朋友聊聊，或者做点轻松的活动，让自己慢慢好起来。"
}

# 初始化中文对话生成模型（这里使用的是一个中文GPT2模型）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall")

def generate_response(user_input, history):
    # 如果输入为空，则提示输入内容
    if not user_input:
        return "请跟我说说你的心情哦！"
    
    # 检测小朋友的情绪
    emotion_result = emotion_classifier(user_input)[0]
    detected_emotion = emotion_result["label"]
    print("检测到情绪：", detected_emotion, "，置信度：", emotion_result["score"])
    
    # 如果检测到的情绪属于负面情绪，则直接返回安抚回复
    if detected_emotion in SAFE_EMOTIONS:
        return SAFE_EMOTIONS[detected_emotion]
    
    # 否则，使用对话生成模型生成回复
    try:
        inputs = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
        reply_ids = model.generate(
            inputs, 
            max_length=100,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
            no_repeat_ngram_size=2
        )
        response_text = tokenizer.decode(reply_ids[:, inputs.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
        return response_text
    except Exception as e:
        print("生成回复时发生异常：", e)
        return "抱歉，我现在有点小问题，能再跟我说说吗？"

# 创建 Gradio 聊天界面
demo = gr.ChatInterface(
    fn=generate_response,
    title="儿童情绪安抚助手",
    description="跟我聊聊天，如果你觉得生气、郁闷或难受，我会帮你放松心情哦！"
)

demo.launch()