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torchMoji

基于表情符号的情感分析深度学习模型

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

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。

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介绍相关项目
Usemoji.app - 智能表情符号推荐系统
AI增强通信AI工具Usemoji个性化表达浏览器扩展表情符号建议
Usemoji.app是一个基于AI的表情符号推荐平台，能根据文本智能推荐合适表情。通过分析情感和语境，提供个性化建议，增强表达生动性。兼容多种浏览器，界面简洁易用，适用于日常聊天和社交媒体。轻松添加趣味性表情，提升交流丰富度。
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。
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。
t5-base-finetuned-emotion - 基于T5模型的情感识别技术
GithubHuggingfaceT5下游任务传输学习开源项目情感数据集情感识别模型
这个项目展示了T5模型在情感识别中的应用，通过一个高质量的情感数据集进行分类。经过精细调优，T5模型能够识别六种情感：悲伤、快乐、爱、愤怒、恐惧和惊讶，精确度和召回率都非常优秀。该模型可用于情感分析任务，准确率高达93%，展现了自然语言处理领域的先进技术。
Emooji - 在线智能文本转表情符号翻译器
AI工具
Emooji是一款免费的在线表情符号翻译工具(emoji translator)，将普通文本智能转换为生动的表情符号组合。该工具能根据输入内容快速生成独特的emoji序列，为社交媒体交流增添趣味。适用于日常对话、经典台词和情感表达，Emooji将文字转化为丰富的表情符号，为消息增添活力。这款免费表情符号翻译器(free emoji translator)操作简单，适合希望在数字交流中增添情感色彩的用户。
FollowYourEmoji - 基于扩散模型的自由风格肖像动画生成框架
AI绘图Follow-Your-EmojiGithub人像动画开源项目自由风格表情控制
FollowYourEmoji是一个基于扩散模型的肖像动画生成框架。该项目利用参考肖像和目标关键点序列，生成可精细控制的自由风格肖像动画。框架支持通过表情符号进行简单控制，实现个性化动画效果。项目开源了预训练模型和推理代码，便于研究人员和开发者进行进一步探索和应用。
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。
Facemoji - 表情追踪结合AI语音交互的Unity项目
AIFacemojiGithubUnity项目开源项目表情追踪语音聊天
Facemoji是一个专为Android开发的Unity项目，实现了面部表情追踪和AI语音聊天的结合。利用OpenCV和Dlib技术，检测并转换用户面部表情为Live2D模型，并支持动态GIF录制。该项目整合了图灵机器人和科大讯飞的语音技术，允许用户以中文进行语音或文本对话，提供沉浸式AI交互体验。
BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具
BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型
BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型，基于sem_eval_2018_task_1数据集训练，能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制，但该模型在情感分析中表现优异，需注意可能的偏差问题。
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。
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