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src/chat/normal_chat/normal_chat_generator.py

@@ -69,55 +69,4 @@ class NormalChatGenerator:
 
         except Exception:
             logger.exception("生成回复时出错")
-            return None
-
-        return content
-
-    async def _get_emotion_tags(self, content: str, processed_plain_text: str):
-        """提取情感标签，结合立场和情绪"""
-        try:
-            # 构建提示词，结合回复内容、被回复的内容以及立场分析
-            prompt = f"""
-            请严格根据以下对话内容，完成以下任务：
-            1. 判断回复者对被回复者观点的直接立场：
-            - "支持"：明确同意或强化被回复者观点
-            - "反对"：明确反驳或否定被回复者观点
-            - "中立"：不表达明确立场或无关回应
-            2. 从"开心,愤怒,悲伤,惊讶,平静,害羞,恐惧,厌恶,困惑"中选出最匹配的1个情感标签
-            3. 按照"立场-情绪"的格式直接输出结果，例如："反对-愤怒"
-            4. 考虑回复者的人格设定为{global_config.personality.personality_core}
-
-            对话示例：
-            被回复：「A就是笨」
-            回复：「A明明很聪明」 → 反对-愤怒
-
-            当前对话：
-            被回复：「{processed_plain_text}」
-            回复：「{content}」
-
-            输出要求：
-            - 只需输出"立场-情绪"结果，不要解释
-            - 严格基于文字直接表达的对立关系判断
-            """
-
-            # 调用模型生成结果
-            result, (reasoning_content, model_name) = await self.model_sum.generate_response_async(prompt)
-            result = result.strip()
-
-            # 解析模型输出的结果
-            if "-" in result:
-                stance, emotion = result.split("-", 1)
-                valid_stances = ["支持", "反对", "中立"]
-                valid_emotions = ["开心", "愤怒", "悲伤", "惊讶", "害羞", "平静", "恐惧", "厌恶", "困惑"]
-                if stance in valid_stances and emotion in valid_emotions:
-                    return stance, emotion  # 返回有效的立场-情绪组合
-                else:
-                    logger.debug(f"无效立场-情感组合:{result}")
-                    return "中立", "平静"  # 默认返回中立-平静
-            else:
-                logger.debug(f"立场-情感格式错误:{result}")
-                return "中立", "平静"  # 格式错误时返回默认值
-
-        except Exception as e:
-            logger.debug(f"获取情感标签时出错: {e}")
-            return "中立", "平静"  # 出错时返回默认值
+            return None