是目标情感分析模型，例如一个句子：最开始在二价和四价之间纠结，结果发现四价很难约，只能退而求其次约二价，在小红书做功课后，大部分人认为二价进口不错，今天上午安排上了。在这个句子中要根据模型输出二价的情感倾向和四价的情感倾向，这样该怎么做，请写出相关模型介绍和对应的python代码

要实现目标情感分析，可以使用BERT等预训练模型进行fine-tune，也可以使用一些针对情感分析任务的预训练模型，例如RoBERTa、XLNet等。

以下是使用RoBERTa模型实现目标情感分析的Python代码示例：

import torch
from transformers import RobertaTokenizer, RobertaForSequenceClassification

tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-base')
model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained('roberta-base')

def analyze_sentiment(sentence, target):
    inputs = tokenizer(sentence, target, return_tensors='pt')
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    sentiment = torch.argmax(logits, dim=1).item()
    return sentiment

sentence = "最开始在二价和四价之间纠结，结果发现四价很难约，只能退而求其次约二价，在小红书做功课后，大部分人认为二价进口不错，今天上午安排上了。"
target1 = "二价"
target2 = "四价"

sentiment1 = analyze_sentiment(sentence, target1)
sentiment2 = analyze_sentiment(sentence, target2)

print("对于{}，情感倾向为{}".format(target1, sentiment1))
print("对于{}，情感倾向为{}".format(target2, sentiment2))

代码中使用了RoBERTa模型和其对应的tokenizer，输入句子和目标词后，模型会输出该目标词所对应的情感倾向。通过对比不同目标词的情感倾向，可以实现目标情感分析。