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 torchMoji 情感分析机器学习 Keras Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

torchMoji - 基于表情符号的情感分析深度学习模型

DeepMojiGithubTorchMoji开源项目情感分析深度学习自然语言处理

TorchMoji是PyTorch实现的DeepMoji模型，通过分析12亿条带表情符号的推文来理解语言表达情感的方式。该模型利用迁移学习在多个情感相关的文本建模任务中实现了优秀性能。项目包含预训练模型、数据处理工具和示例代码，方便研究者和开发者将情感分析应用于各种文本理解任务。TorchMoji模型可用于情感分类、情感强度预测和讽刺检测等任务，为自然语言处理研究和应用提供了有力工具。

sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径

GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理

该页面介绍了中文情感分析的三种类型：基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法，并展示了四种实现方式：词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。

emotion-english - 基于自然语言处理的20类情感识别模型

GithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类文本分析机器学习模型自然语言处理

emotion-english项目是一个基于transformers库的文本分类模型，可识别20种不同情感。该模型支持从愤怒、好奇到悲伤、欢乐等多样化情感识别，易于集成到各类自然语言处理应用中。这一工具为情感分析任务提供了精确而全面的解决方案，适用于需要深入理解文本情感的各种场景。

emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型

DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理

这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型，能够识别文本中的七种情绪，包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调，特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶，为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。

emotion2vec - 通用语音情感表示模型开源实现

Githubemotion2vec开源项目情感表征特征提取自监督预训练语音情感识别

emotion2vec是一个开源的语音情感表示模型,采用自监督预训练方法提取跨任务、跨语言和跨场景的通用情感特征。该模型在IEMOCAP等数据集上取得了领先性能,并在多语言和多任务上展现出优异表现。项目开源了预训练模型、特征提取工具和下游任务训练脚本,为语音情感分析研究提供了有力支持。

dl-for-emo-tts - 通过深度学习实现情感语音合成

GithubTacotron优化器开源项目情感语音合成数据集深度学习

项目通过深度学习实现情感语音合成，包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略，如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题，但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。

Emojinator - 基于机器学习的手势表情识别与分类

EmojinatorGithub开源项目手势识别机器学习电子信息表情符号

Emojinator项目通过机器学习技术提供不同手势表情的识别和分类解决方案。项目包含多个版本（如Emojinator 2.0和3.0），有详细的文件组织结构和创建手势及训练模型的代码。特别适合需处理电子消息和网页表情符号的应用场景，欢迎开发者们尝试使用。

speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统

Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别

speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。

twitter-roberta-base-emotion - 基于RoBERTa的推特情绪识别与分析模型

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目情感识别推特数据分析模型深度学习自然语言处理

twitter-roberta-base-emotion是一个基于RoBERTa架构的情绪识别模型，经过5800万条推特数据训练。模型可识别喜悦、乐观、愤怒和悲伤等情绪类型，并通过TweetEval基准进行了微调。支持Python接口调用，适用于文本情感分析任务。

albert-base-v2-emotion - ALBERT架构情感分析模型：Twitter数据集微调与性能评估

AlbertGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类机器学习模型自然语言处理

albert-base-v2-emotion是一个基于ALBERT架构的情感分析模型，在Twitter情感数据集上进行了微调。该模型在准确率和F1分数方面分别达到93.6%和93.65，展现了优秀的性能。模型训练采用HuggingFace Trainer，使用2e-5学习率、64批量大小和8轮训练。与同类模型相比，albert-base-v2-emotion在性能和处理速度间取得了平衡。开发者可以通过简洁的Python代码集成此模型，轻松实现文本情感分类功能。

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