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在Python中使用Torchmoji将文本转换为表情符号的讲解

这篇文章主要介绍了在Python中使用Torchmoji将文本转换为表情符号的讲解,通过具体代码讲解7914并且分析了在Python中使用Torchmoji将文本转换为表情符号的讲解的详细步骤与相关技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了在Python中使用Torchmoji将文本转换为表情符号的讲解。分享给大家供大家参考文章查询地址https://www.b2bchain.cn/7914.html。具体如下:

很难找到关于如何使用Python使用DeepMoji的教程。我已经尝试了几次,后来又出现了几次错误,于是决定使用替代版本:torchMoji。

TorchMoji是DeepMoji的pyTorch实现,可以在这里找到:https://github.com/huggingface/torchMoji

在Python中使用Torchmoji将文本转换为表情符号

事实上,我还没有找到一个关于如何将文本转换为表情符号的教程。如果你也没找到,那么本文就是一个了。

安装

这些代码并不完全是我的写的,源代码可以在这个链接上找到。

!pip3 install torch==1.0.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/stable  !git clone https://github.com/huggingface/torchMoji import os os.chdir('torchMoji') !pip3 install -e . #if you restart the package, the notebook risks to crash on a loop #I did not restart and worked fine 

该代码将下载约600 MB的数据用于训练人工智能。我一直在用谷歌Colab。然而,我注意到,当程序要求您重新启动笔记本进行所需的更改时,它开始在循环中崩溃并且无法补救。如果你使用的是jupyter notebook或者colab记事本不要重新,不管它的重启要求就可以了。

!python3 scripts/download_weights.py 

这个脚本应该下载需要微调神经网络模型。询问时,按“是”确认。

设置转换功能函数

使用以下函数,可以输入文进行转换,该函数将输出最可能的n个表情符号(n将被指定)。

import numpy as np import emoji, json from torchmoji.global_variables import PRETRAINED_PATH, VOCAB_PATH from torchmoji.sentence_tokenizer import SentenceTokenizer from torchmoji.model_def import torchmoji_emojis    EMOJIS = ":joy: :unamused: :weary: :sob: :heart_eyes: :pensive: :ok_hand: :blush: :heart: :smirk: :grin: :notes: :flushed: :100: :sleeping: :relieved: :relaxed: :raised_hands: :two_hearts: :expressionless: :sweat_smile: :pray: :confused: :kissing_heart: :heartbeat: :neutral_face: :information_desk_person: :disappointed: :see_no_evil: :tired_face: :v: :sunglasses: :rage: :thumbsup: :cry: :sleepy: :yum: :triumph: :hand: :mask: :clap: :eyes: :gun: :persevere: :smiling_imp: :sweat: :broken_heart: :yellow_heart: :musical_note: :speak_no_evil: :wink: :skull: :confounded: :smile: :stuck_out_tongue_winking_eye: :angry: :no_good: :muscle: :facepunch: :purple_heart: :sparkling_heart: :blue_heart: :grimacing: :sparkles:".split(' ') model = torchmoji_emojis(PRETRAINED_PATH) with open(VOCAB_PATH, 'r') as f:   vocabulary = json.load(f) st = SentenceTokenizer(vocabulary, 30)def deepmojify(sentence,top_n =5):   def top_elements(array, k):     ind = np.argpartition(array, -k)[-k:]     return ind[np.argsort(array[ind])][::-1]tokenized, _, _ = st.tokenize_sentences([sentence])   prob = model(tokenized)[0]   emoji_ids = top_elements(prob, top_n)   emojis = map(lambda x: EMOJIS[x], emoji_ids)   return emoji.emojize(f"{sentence} {' '.join(emojis)}", use_aliases=True) 

文本实验

text = ['I hate coding AI']for _ in text:   print(deepmojify(_, top_n = 3)) 

输出

在Python中使用Torchmoji将文本转换为表情符号

如您所见,这里给出的是个列表,所以可以添加所需的字符串数。

原始神经网络

如果你不知道如何编码,你只想试一试,你可以使用DeepMoji的网站:https://deepmoji.mit.edu/

在Python中使用Torchmoji将文本转换为表情符号

源代码应该完全相同,事实上,如果我输入5个表情符号而不是3个,这就是我代码中的结果:

在Python中使用Torchmoji将文本转换为表情符号

输入列表而不是一句话

在进行情绪分析时,我通常会在Pandas上存储tweets或评论的数据库,我将使用以下代码,将字符串列表转换为Pandas数据帧,其中包含指定数量的emojis。

import pandas as pddef emoji_dataset(list1, n_emoji=3):   emoji_list = [[x] for x in list1]for _ in range(len(list1)):     for n_emo in range(1, n_emoji+1):       emoji_list[_].append(deepmojify(list1[_], top_n = n_emoji)[2*-n_emo+1])emoji_list = pd.DataFrame(emoji_list)   return emoji_listlist1 = ['Stay safe from the virus', 'Push until you break!', 'If it does not challenge you, it will not change you'] 

我想估计一下这个字符串列表中最有可能出现的5种表情:

emoji_dataset(list1, 5) 

在Python中使用Torchmoji将文本转换为表情符号

就是这么简单

作者:Michelangiolo Mazzeschi

deephub翻译组

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