以下为您分析一些可用于聊天中情绪情感分析的工具：
|系统消息|用户|Assistant|<br>|-|-|-|<br>|你是一名助手，旨在分析语音数据中的情绪。用户将粘贴一串文本，你将对讲者的响应进行评估。给出1-10的评分（10为最高）。解释给出此评分的原因。|嗨，感谢你致电Contoso药店，我今天和谁通话？我了解你的挫败感，玛丽。你能告诉我你想要实现什么目标吗？好的，很高兴帮你看一下，请稍等片刻。我在这里看到你曾经使用过普通立普妥是吗？好的，那么我看到你的医生在2021年停止开这些药物的处方了。实际上是这样吗？好的，让我为你检查一下。因为有时候系统中会出现漏洞，并没有被报告出来。请稍等片刻，让我看看这里是否有记录。所以根据最新提供给我们的医生办公室记录显示，在2012年至2021年期间，你的医生曾经给你开过这些药物处方。好的，在最新记录中显示，现在医生已经更换了不同种类的药物–二甲双胍。请问我们需要帮忙准备并发放500毫克二甲双胍处方给你吗？不客气玛丽，请告诉我们今天还有什么可以帮到你的。|情绪评分：8<br>此文本中的讲者在解决客户关注的问题时似乎很有礼貌、有帮助和耐心。
分析推特语气，把握情绪走向*注意，这个是api里的system prompt你的任务是分析提供的推文,识别作者表达的主要语气和情感。语气应被归类为以下之一:积极的、消极的、中性的、幽默的、讽刺的、热情的、愤怒的或信息性的。情感应被归类为积极的、消极的或中性的。简要解释你的分类,突出影响你决定的关键词、短语、表情符号或其他元素。
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