我们可以通过与人工智能的对话来检测人类的情绪（或感觉）吗？
有点像“忏悔者”，不顾人类撒谎的可能性。
下面，我有快乐、悲伤、愤怒、恐惧和喜爱的类别。对于每个类别，在引用它的文本中可以有几个词。
喜悦：（ 开朗、开心、自信、开心、满意、兴奋、感兴趣、眼花缭乱、乐观、如释重负、欣快、醉酒、机智、好）
悲伤：（ 悲伤，绝望，不高兴，沮丧，无聊，孤独，受伤，凄凉，沉思，被骗，孤僻，怜悯，集中，沮丧，忧郁，怀旧）
愤怒：（ 好斗的、批评的、愤怒的、歇斯底里的、嫉妒的、脾气暴躁的、失望的、震惊的、恼怒的、沮丧的、傲慢的、嫉妒的、痛苦的、敌对的、报复的）
恐惧：（ 害羞，害怕，害怕，惊恐，怀疑，不相信，尴尬，尴尬，动摇，惊讶，内疚，焦虑，谨慎，优柔寡断，尴尬，谦虚）
感情：（ 爱的，热情的，支持的，恶意的，眼花缭乱的，呆滞的，想家的，尴尬的，冷漠的，好奇的，温柔的，感动的，希望的）
流示例
短语 1： “我很高兴！大学毕业了。”
分类 1： - 喜悦(+1)
- 悲伤（-1）
短语 2： “我很难过，我妈妈去世了。”
分类 2： - 悲伤（+1）
- 喜悦(-1)
短语3： “我遇到了一个女孩，但我很惭愧。”
分类 3： - 恐惧（+1）
这是一种遵循和/或改进的聪明方法，还是我完全不碍事？
我看到有一个谷歌产品可以根据短语创建解析。我不知道它是如何工作的，因为我喜欢重新创建我认为它会工作的方式。
请记住，这不是对短语进行分类的唯一方法。这将是分析的第一阶段。我还可以识别句子的主题，因此在大多数情况下，我们会知道悲伤是来自消息的创建者还是来自第三方。