表情符号预测：使用各种NLP模型根据给定的推文预测表情符号-源码
关于
在当今以短消息和推文为交流核心的世界中，表情符号已成为表达思想和情感的主要形式。 它们突破了语言障碍，使人们可以非常简洁地表达全部内容。 随着表情符号在日常生活中的使用越来越多，有时我们会失去文本的上下文，并不确定是否要根据文本使用哪种表情符号。 我们的项目旨在通过分析给定文本的情绪并预测与之相关的表情符号，根据给定的文字建议表情符号。
要求
Python> = 3
NLTK> = 3.2.3
凯拉斯> = 2.0.7
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朴素贝叶斯分类器（ nb ）
决策树分类器（ dtc ）
LSTM（ lstm ）
双向LSTM（ blst
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