#from paddlenlp import Taskflow
#用Ie抽取信息
#def emo_analy():
 #   ie = Taskflow("information_extraction")
#定义schema
#   schema ='[情感分析 正向,负向]'
 #   ie.set_schema(schema)
  #  while True:
   #     text=input()
    #    if text == "exit":
     #       break
      #  result = ie(text)
       # print(result)
from paddlenlp import Taskflow
#用Ie抽取信息
ie = Taskflow("information_extraction")
#定义schema
schema ='[情感分析 正向,负向]'
ie.set_schema(schema)
def emo_analy(text):
    result = ie(text)
    #print(text)
   # print(result)     #后端是否显示结果 代码,如果服务器需要结果 请把此行代码解开
    #return result
    if result and isinstance(result, list) and len(result) > 0:
        # 获取第一个键值
        first_item = result[0]
        if '[情感分析 正向,负向]' in first_item:
            # 获取第一个对应值
            sentiment_info = first_item['[情感分析 正向,负向]']
            if sentiment_info and isinstance(sentiment_info, list) and len(sentiment_info) > 0:
                sentiment_result = sentiment_info[0]
               # print(sentiment_result) #最终结果,也就是值.
                #此时结果有些差错,因为底层原理的原因,输出的结果文本就是一个text如:
                #{'text': '正向', 'probability': 0.9980062049349883}
                #目前要修改text为所输入的文本如:我很开心,那么就要重新创建一个字典了:
                new_sentiment_result = {text:sentiment_result['text'],'probability':sentiment_result['probability']}
                print(new_sentiment_result)
                return new_sentiment_result
    return "无法分析结果"