文本情感分析工作流｜Dify情绪分类流程

这是一个Dify工作流DSL，来源标注为“文本情感分析工作流”。从节点结构看，它接收一段用户文本，按开关选择单情绪或多情绪分析路径，并允许用户自定义情绪类别，最终返回情感判断结果。适合用于评论、客服对话、反馈文本的情绪归类探索，但本次未实际运行，效果待实测。

开始节点包含三个输入：

• input_text（paragraph）：待分析的正文。
• Multisentiment（select）：选择是否启用多情绪模式。
• Categories（text-input）：自定义情绪类别列表。

1. 开始节点接收文本、模式与类别。
2. 条件分支（if-else）根据 Multisentiment 的取值走不同路径。
3. 多情绪为假时，走单情绪 LLM 节点，输出到“结束 2”。
4. 多重情感为真时，走另一 LLM 节点，输出到“结束”。 共解析到8个节点、5条边，其中2个节点标题与类型为空，实际连线与分支条件待核验。

两个 LLM 节点均标注为 labelgenius/openai/openai 提供的 gpt-3.5-turbo（chat 模式）。DSL 未声明环境变量，运行前需在Dify中配置对应供应商凭据。模型价格为服务商定价，调用成本待核验。

原始入口：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows/blob/986a11833b6a13734da85a8250f875e71dcfdd8d/01_%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86/%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%83%85%E6%84%9F%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81.yml

整理来源：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows

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1. 在Dify导入DSL。
2. 配置 OpenAI 凭据，确认两个 LLM 节点绑定到可调用模型。
3. 检查条件分支的判定字段是否与 Multisentiment 的选项值一致。
4. 用一个短文本分别测试两种模式，观察输出格式是否符合预期。
5. 按需把 Categories 改成自己的业务标签。

• 未导入执行，实际分类准确率、多情绪输出结构未知。
• 提示词对标签的约束方式、边界情况处理未知。
• 仓库未声明许可证，转载与再分发权限待核验。
• gpt-3.5-turbo 属较旧模型，是否仍可用及国内访问条件需自行核验。