智能情绪日记管理系统 💬🧠

📌 项目简介

本项目是一款基于自然语言处理（NLP）和心理学理论的 智能情绪日记管理系统，旨在帮助用户通过记录日常情绪日记，实现情绪识别、分析、调节与可视化管理。系统集成微调后的 Transformer 模型和 Gemma3 大语言模型，融合 ABC 理论、马斯洛需求层次理论及情绪调节理论，实现“AI + 心理”结合的情绪共情与反馈机制。

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🔧 系统功能模块

• ✍️ 日记记录模块：支持情绪记录、标签分类、关键词检索。
• 📅 日记热力图模块：以 GitHub 风格呈现用户记录活跃度。
• 🧠 情绪分析模块：调用微调 BERT 模型识别文本情绪类别和强度。
• 🤖 情绪反馈模块：基于 Gemma3 大模型和心理学理论生成调节建议。
• 📊 情绪可视化模块：展示情绪趋势图、饼状图、热力图等。
• 🎯 情绪目标设定模块：结合马斯洛理论，引导用户制定调节目标。
• 📚 情绪知识库模块：个性化推荐调节技巧与心理学内容。

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🧱 技术架构

层级	技术	描述
前端	React Native	构建跨平台移动应用（Android/iOS）
后端	ASP.NET Core (C#)	提供 RESTful API、权限管理等服务
数据分析	Python + Transformers + Docker	情绪识别模型训练与部署
模型调用	RESTful 接口	实现前后端与模型的高效解耦调用
数据库	MySQL	用户、日记、分析记录数据持久化

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🧠 模型说明

• 使用 bert-base-chinese 微调，支持二分类情绪判断（正向 / 负向）及情绪强度回归。
• 模型部署于云服务器 Docker 容器中，供后端通过 API 访问。
• 精度：情绪分类准确率达到 95.95%，情绪强度回归 MSE 降至 0.0097。
• 接入 Gemma3 大语言模型，用于生成基于心理理论的反馈建议。

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🚀 部署指南

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/lyq777-Xing/EmotionApp.git

2. 前端运行（React Native）

cd EmotionAppClient
npm install
npm run web

3. 后端运行（ASP.NET Core）

cd EmotionAppBackend
# 使用 Visual Studio 打开 .sln 文件或执行：

4. 模型服务部署

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🔐 安全与隐私

• 接口采用 Token 认证机制，保障用户身份安全。

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📈 可视化展示

• 情绪趋势图：展示时间轴上情绪变化。
• 热力图：展示日记活跃频次。
• 饼图：展示各类情绪占比。

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📚 理论支持

• ABC 情绪理论（事件-信念-情绪结果建模）
• 马斯洛需求层次理论（目标推荐与反馈生成）
• 情绪调节理论（调节策略和心理干预）

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🧪 示例分析

输入示例：

今天考试考砸了，感觉很失落，很焦虑。

输出结果：

• 分类结果：负面情绪

• 强度评分：0.812

• 推荐反馈：

  “建议你暂停对自己过高的期待，试着专注于过程的努力而非结果。可以试试冥想或与朋友交流来缓解压力。”

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🚨 待完善 ❌✅

❌ 完善日志

❌ 智能客服模块

❌ 个人中心

❌ 情绪广场

❌ 情绪知识库

❌ 情绪目标

❌ 设置

❌ 后台管理

❌ 实体类的命名规范

❌ 每个方法的权限控制