text2emoji:神经网络从文本产生表情符号

text2emoji 使用神经网络从单词生成表情符号。 网络将词嵌入作为输入，并产生像素作为输出。 使用训练有素的模型，您可以创建一个新短语（例如“ red banana”），并查看表情符号的外观。 由于没有太多表情符号（几千个），因此可能没有足够的数据来训练有用的东西。 不过，仍然可以生成有趣的图像。 结果 这是一些精心挑选的概括的表格。 请记住，非常具体； 没有“苹果”表情符号，例如，只有“红苹果”和“绿苹果”。 图像 短语 苹果 黄苹果 红香蕉 rainbow_cross_mark 有角的小丑脸 花 彩虹鸭 彩虹炸弹 彩虹笑脸与角 以下是训练集中的一些重构： 用法 下载并将其解压缩到此目录中。 运行python fetch.py下载表情符号数据。 运行python run_train.py训练模型。 运行python run_grid.py ，从训练集中