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@@ -7,4 +7,77 @@ base_model:
 pipeline_tag: text-classification
 tags:
 - emotion
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+---
+# chinese-text-emotion-classifier
+
+## 📚 模型簡介
+本模型基於 Hugging Face 提供的 [joeddav/xlm-roberta-large-xnli](https://huggingface.co/joeddav/xlm-roberta-large-xnli) 模型進行微調，專注於 **中文語句情感分析**。  
+通過微調，模型可以識別以下 8 種情緒標籤：
+- **平淡語氣**
+- **關切語調**
+- **開心語調**
+- **憤怒語調**
+- **悲傷語調**
+- **疑問語調**
+- **驚奇語調**
+- **厭惡語調**
+
+該模型適用於多種場景，例如客服情緒監控、社交媒體分析以及用戶反饋分類。
+
+---
+
+## 🚀 快速開始
+
+### 安裝依賴
+請確保安裝了 Hugging Face 的 Transformers 庫和 PyTorch：
+```bash
+pip install transformers torch
+```
+
+### 加載模型
+使用以下代碼加載模型和分詞器，並進行情感分類：
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+import torch
+
+# 加載模型和分詞器
+model_name = "your_username/your_model_name"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+
+# 標籤映射
+label_mapping = {
+    0: "平淡語氣",
+    1: "關切語調",
+    2: "開心語調",
+    3: "憤怒語調",
+    4: "悲傷語調",
+    5: "疑問語調",
+    6: "驚奇語調",
+    7: "厭惡語調"
+}
+
+# 分析情感
+def predict_emotion(text):
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model(**inputs)
+    predicted_class = torch.argmax(outputs.logits).item()
+    return label_mapping[predicted_class]
+
+# 測試
+text = "雖然我努力了很久，但似乎總是做不到，我感到自己一無是處。"
+emotion = predict_emotion(text)
+print(f"文本: {text}")
+print(f"預測情緒: {emotion}")
+```
+
+---
+
+### 數據集
+- 微調數據集來自4000個標註的繁體中文情感數據集，覆蓋了多種情緒類別，確保模型在情感分類上的泛化能力。
+
+## 🌟 聯繫與反饋
+如果您在使用該模型時有任何問題，請聯繫：
+- 郵箱：`fable8043@gmail.com`
+- Hugging Face 項目頁面：[chinese-text-emotion-classifier](https://huggingface.co/Johnson8187/chinese-text-emotion-classifier)