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本文介绍如何利用本地部署的大模型（Ollama/vLLM）实现零训练的文本情感分析。通过精心设计的Prompt，将模型直接转换为分类器，无需传统NLP流程中的分词、特征构造、模型训练等复杂步骤。文章提供了从单条分析到CSV批量处理的完整代码实现，适用于评论分析、问卷反馈、新闻情绪初筛等场景，显著降低了文本分析的技术门槛，是小白快速上手大模型应用的有效途径。

这一篇，我们不再讲部署、不讲参数、不讲框架对比，
只干一件事：

用本地大模型，真正做一次“能用的文本分析”。

而且是——
不训练模型、不开复杂 NLP 管线、小白也能直接复现的那种。

一、为什么用大模型做文本分析，真的很合适？

在传统 NLP 里，哪怕只是一个简单的“文本分类”，你也要：

• • 分词
• • 构造特征
• • 准备标注数据
• • 训练模型
• • 调参、验证

对课程作业、毕设、小项目来说，这个成本其实很高。

而大模型改变了一件事：

它本身就已经“会读中文、懂情绪、会归纳”。

于是现在我们可以换一种思路：

• • 不训练模型
• • 不构造特征
• • 直接告诉模型：“你要做什么，输出什么”

这就是Prompt = 分类器的思路。

二、我们要完成一个什么任务？

为了保证复现性和通用性，这一篇选一个最稳的任务组合：

文本情感分析（正 / 中 / 负）
支持 CSV 批量处理

你可以把它直接用在：

• • 评论情感分析
• • 问卷开放题
• • 客服反馈
• • 新闻情绪初筛
• • 风险 / 舆情初步判断

示例文本

快点进吧，4 千点是起点再次见证历史 4000 点没意思啊，不放量就没有突破的意思，这样子的话下午还得下去

部分目标输出：

三、关键一步：写一个稳定、可复现的 Prompt

这一部分是全篇的核心。

一个好的 Prompt，比你换模型更重要。

推荐系统提示

你是一个中文文本分析助手。请判断下面文本的情感类别，只能从以下三类中选择一个：- 正向- 中性- 负向要求：1. 只输出分类结果，不要输出任何解释。2. 输出必须严格为以上三个标签之一。

为什么这样写？

• • 限定身份（文本分析助手）
• • 限定标签集合
• • 禁止解释（避免输出不稳定）

这一步可以显著提高一致性。

四、先来一次：用 Ollama 本地模型做单条分析

如果你已经按第一篇配置好了 Ollama，这一步可以直接跑。

4.1 本地调用示例（Python）

from ollama import chatSYSTEM_PROMPT = """你是一个中文文本分析助手。请判断下面文本的情感类别，只能从以下三类中选择一个：- 正向- 中性- 负向只输出分类结果。"""resp = chat( model="deepseek-r1:1.5b", messages=[ {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}, {"role": "user", "content": "再次见证历史 4000 点"} ])print(resp["message"]["content"])

输出示例：

正向

到这里，你已经完成了：

一个不训练的“文本情感分类器”。

五、真正有用的部分：CSV 批量处理

单条分析只是热身，真正有价值的是批量处理。

5.1 准备一个TXT/ CSV 文件

数据量较小，以texts.txt为例。

text虽然红了，感觉有点假，管住手啊再次见证历史 4000 点没意思啊，不放量就没有突破的意思，这样子的话下午还得下去快点进吧，4 千点是起点大小盘齐发力，才能站稳 4 千点，干爆空狗相信国运，坐等起飞跌就死命跌，涨就磨磨唧唧一点点涨，这市场谁玩？拉尾盘，明天低开 2 个点抢筹上车今天涨多少，明天还回来！快加仓，晚上让我看看你们的底牌赶紧拉起来啊，都快到点了跑吧高开低走，平开低走，低开低走，一路向下！老乡别走，我也要走了开盘赚一万三，收盘你不会连个零头都不给我剩吧该涨涨了…… 又一个 5 年…… 人生有多少个 5 年啊？年摸一下 4000 不为过吧

5.2 批量标注代码（核心代码）

import pandas as pdfrom ollama import chatSYSTEM_PROMPT = """你是一个中文文本分析助手。请判断下面文本的情感类别，只能从以下三类中选择一个：- 正向- 中性- 负向只输出分类结果。"""defclassify(text): resp = chat( model="deepseek-r1:1.5b", messages=[ {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}, {"role": "user", "content": text} ] ) return resp["message"]["content"].strip()df = pd.read_csv("E:/C博士/课程/人工智能与大模型/lecture/lecture2_llm/lecture2_llm/comments.txt", header=None, names=["text"])df["label"] = df["text"].apply(classify)df.to_csv("labeled.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")print(" 批量标注完成")

运行结束后，你会得到labeled.csv：

text,label虽然红了，感觉有点假，管住手啊,负向再次见证历史 4000 点,正向没意思啊，不放量就没有突破的意思，这样子的话下午还得下去,正向

🎉恭喜，你已经完成了一次“零训练的文本分析流程”。

六、那 vLLM 在这里有什么用？

如果你还记得第四篇，我们专门讲了 vLLM。

现在它的价值就很清楚了👇

Ollama 更适合：

• • 单条 / 小批量
• • 本地交互
• • 原型验证
• • 学生电脑

vLLM 更适合：

• • CSV 上千 / 上万行
• • 批量推理
• • 长文本
• • 服务器部署
• • 多用户 / 多任务

一句话总结：

**第四篇解决“跑得起来”，
**第五篇开始解决“跑得多、跑得快”。

代码几乎不用改，只需要把后端从 Ollama 换成 vLLM 服务即可。

七、学生 / 项目 / 研究可以直接用在哪？

下面这几个方向，几乎都是现成选题：

• • 📋 问卷开放题情感分析
• • 🛒 商品 / App 评论分析
• • 📰 新闻情绪或态度初筛
• • ⚠️ 风险句子初步识别
• • 📚 文献摘要与要点分类辅助

一句话定位：

大模型非常适合做“第一道文本处理工序”。

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

※领取方式在文末

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