懂AI
DeepMoji

DeepMoji

情感分析模型，基于12亿推文训练，支持迁移学习与多情感预测

DeepMoji是一个情感分析模型，基于12亿推文数据训练，可通过迁移学习在多种情感任务中表现出色。项目包含代码示例和预训练模型，兼容Python 2.7和Keras框架，适用于情感预测和文本编码。还提供了PyTorch实现，用户可使用不同模块进行数据处理、模型微调和测试。

DeepMojitorchMoji情感分析机器学习KerasGithub开源项目
GitHub论文

DeepMoji 项目介绍

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。

背景与意义

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。

项目资源

DeepMoji 项目中的资源分布于多个目录，各有其功能：

  • deepmoji/ 包含将数据集转化为模型可识别词汇表及使用模型所需的底层代码。
  • examples/ 提供了如何将数据集转化为模型词汇、加载模型并运行的示例代码。
  • scripts/ 包含处理和分析数据集以重现研究结果的代码。
  • model/ 储存了预先训练好的模型和相关词汇表。
  • data/ 提供测试所用的原始及处理过的数据集。
  • tests/ 包含代码库的单元测试。

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。

技术要求

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。

安装指南

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：

  • Keras
  • scikit-learn
  • h5py
  • text-unidecode
  • emoji

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

测试与责任声明

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。

贡献与许可

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。

编辑推荐精选

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK，助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK，它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具，支持工具调用、结果处理、追踪等功能，涵盖多种应用场景，如研究助手、财务研究等，能显著提升开发效率，让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具，支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型，具备快速形状生成能力，可生成带纹理的高质量 3D 模型，适用于多个领域，为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目，涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作，如创建文件和目录、设置布局等，同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景，能够提高系统的性能和可靠性，是分布式存储领域的优质解决方案。

TRELLIS

TRELLIS

用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示

TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目，它利用结构化 3D 潜在表示技术，实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具，包括文本到 3D、图像到 3D 等，并且支持多种输出格式，如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS，用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产，适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。

ai-agents-for-beginners

ai-agents-for-beginners

10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识

AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目，提供 10 节课程，涵盖构建 AI 代理的必备知识，支持多种语言，包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容，助您快速入门 AI 代理领域。

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

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。

Wan2.1

Wan2.1

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。

爱图表

爱图表

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。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

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。

下拉加载更多