DeepMoji 是一个基于深度学习的模型,专注于通过理解表情符号在社交媒体(如推特)上的使用来识别和分析情感表达。这个项目利用海量的数据,约12亿条包含表情符号的推文,来训练模型,使其在与情感相关的文本建模任务上达到最先进的表现。
表情符号是社交媒体中常见的情感表达方式,通过分析这些表情符号及其上下文的使用模式,DeepMoji 提供了一种深入理解非结构化文本情感的途径。利用转移学习技术,DeepMoji 可以在不同的情感识别和文本分析任务中产生极高的精度,这对于自动情感分析、舆情监测等有重大应用价值。
DeepMoji 项目中的资源分布于多个目录,各有其功能:
建议新手从 examples/ 目录开始学习,了解如何使用 DeepMoji 提取表情符号预测,或如何将文本编码为2304维的情感特征向量,也可查看如何通过迁移学习在新数据集上使用模型。
DeepMoji 基于 Keras 框架开发,需使用 Theano 或 TensorFlow 作为后端。如果您更习惯使用 PyTorch,可以参考 HuggingFace 提供的 torchMoji 实现。
假定您使用的是 Python 2.7,并且已安装 pip。需要先安装 Theano(0.9版以上)或 TensorFlow(1.3版以上)作为后端。安装剩余依赖项前,请在项目根目录运行以下命令:
pip install -e .
这会安装以下依赖项:
确保 Keras 能够使用您的选择的后端,可以参考这里的说明。
此外,您需要下载预训练的 DeepMoji 权重(约85MB),并放置在 model/ 目录中。使用以下命令可自动完成:
python scripts/download_weights.py
可以通过安装 nose 后,在 tests/ 目录内使用命令 nosetests -v
运行测试。如果不想运行耗时的微调测试,可使用 nosetests -v -a '!slow'
。
请注意,该代码在 Ubuntu 16.04 系统上的 Python 2.7 环境中进行了测试,未必是最优化的版本,但对于大多数用途已足够快速。用户在使用过程中需自行承担风险。
DeepMoji 欢迎大家通过提交 pull request 改进代码,或通过填写反馈表为研究贡献情感数据。项目的代码及预训练模型在 MIT 许可证下发布,详情可在许可协议中查看。
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基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
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Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
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HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
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