DeepMoji - это нейронная сеть, разработанная для анализа эмоциональной тональности текста. Она основана на архитектуре Long Short-Term Memory (LSTM), которая является разновидностью рекуррентных нейронных сетей (RNN). DeepMoji обучается на огромном объеме текстовых данных, включающих в себя эмоционально окрашенные выражения, включая эмоциональные смайлики и эмодзи. DeepMoji работает в двух этапах. Во-первых, сеть проходит через сверточные слои для извлечения паттернов и функций из текста. Затем, эти функции передаются в LSTM-слои для анализа последовательностей и выделения контекстуальных зависимостей. LSTM слои позволяют модели учитывать контекст и последовательность слов в тексте, что важно для правильной интерпретации эмоций. Для обучения DeepMoji использовались миллионы эмоционально окрашенных текстовых сообщений из социальных сетей, таких как Twitter. В процессе обучения модель автоматически находит связи между текстом и эмоциональным контекстом. DeepMoji представляет более 2,000 эмоционально окрашенных эмодзи и смайликов, которые могут быть использованы для анализа и классификации эмоциональной тональности текста. Например, модель может определить, является ли текст позитивным или негативным, или выделить определенные эмоциональные состояния, такие как радость, грусть или злость. DeepMoji показал высокую точность в задачах классификации эмоций. Он может помочь в понимании эмоциональной тональности текста, что может быть полезно для множества задач, включая анализ социальных медиа, определение настроения пользователей, автоматическое тонирование текстовых сообщений и т.д.