文件名称：emoji2vec：根据表情符号说明训练表情符号嵌入
文件大小：3.37MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-25 14:52:31
python emoji keras embeddings lstm
表情符号2vec 这是我对Ben Eisner，TimRocktäschel，Isabelle Augenstein，Isabelle Augenstein，MatkoBošnjak和Sebastian Riedel在其论文中提出的表情符号嵌入进行训练，可视化和评估的尝试 。 他们的大多数结果都在此处用于在Keras中构建等效健壮的模型，包括仅基于表情符号描述的相当简单的训练过程，但是此版本使用全局向量而不是使用word2vec（最初提出的） 。 总览 包含用于处理表情符号描述以及训练和评估表情符号嵌入的代码 包含用于训练表情符号嵌入的正样本和负样本（发起）以及表情符号频率列表； 它还应在名
【文件预览】：
emoji2vec-master
----models()
--------emoji_embeddings_100d.txt(1.97MB)
--------emoji_embeddings_300d.txt(5.89MB)
----src()
--------utils.py(8KB)
--------emoji2vec.py(14KB)
----res()
--------emoji_negative_samples.txt(105KB)
--------stopwords_loose.txt(129B)
--------emoji_frequencies.txt(11KB)
--------972_shuf_neg_samples.txt(18KB)
--------emoji_positive_samples.txt(105KB)
----plots()
--------emoji2vec_100d_acc.png(25KB)
--------emoji2vec_300d_loss.png(27KB)
--------emoji_300d_vis.png(109KB)
--------emoji2vec_model_summary.png(20KB)
--------emoji2vec_lstm_model_summary.png(22KB)
--------emoji2vec_100d_loss.png(30KB)
--------emoji2vec_300d_acc.png(25KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(9KB)