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React App-在线实时聊天程序 这是任何人都可以使用的简单聊天应用程序。 用户可以在导航栏中更改其名称。 登录不需要使用。 只需按“输入”键即可提交输入。

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表情符号情绪 表情符号情绪数据 带有简约API的轻量级，易于使用的JSON数据 根据佩特拉（Petra）克拉里·诺瓦克（Kralj Novak）的工作； 茉莉花Smailović； Sluban，Borut和Mozetič，Igor，2015年，表情符号情感排名1.0 ，斯洛文尼亚语言资源库CLARIN.SI， //hdl.handle.net/11356/1048。 他们邀请83位人类注释者按照情感极性（消极，中性或正面）在13种欧洲语言中标记超过160万条推文，而其中大约4％的推文中包含表情符号 此模块基于和根据 计算出的派生数据提供 查看该库提供的数据。 API 要求/导入emoj

该存储库包含Tübingen-Oslo团队在 使用的源代码。 该方法在英语和西班牙语数据集上均赢得了最佳位置。 该论文描述了该研究： ÇağrıÇöltekin和Taraka Rama（2018） 。 在：第十二届国际语义评估研讨会（SemEval-2018）的会议记录，第34-38页（ ） 要求 该存储库仅包含模型的代码。 您需要按照网页上的说明获取数据。 为了进行测试，存储库中包含一个小样本。 除了标准的Python库， ， （和 ）需要运行在这个仓库的脚本。 脚本的简要说明 所有脚本都在Python 3上运行（可能需要进行一些更改才能在Python 2上运行）。 大多数脚本通过命令行选项和提供摘要的-h选项进行控制。 k-fold-linear.py使用n-grams袋模型对指定输入进行给定超参数的k倍交叉验证，并报告。 k-fold-linear.py -h给出了简要

自述文件 该存储库包含该论文的数据，代码，预训练的模型和实验结果： [SEntiMoji：由Emoji推动的用于软件工程中情感分析的学习方法] 。 森蒂莫吉 这项研究提出了SEntiMoji，它利用来自Github和Twitter的包含表情符号的文本来改善软件工程（SE）领域中的情感分析和情感检测任务。 事实证明，SEntiMoji能够在代表性的基准数据集上显着胜过现有的SE自定义情感分析和情感检测方法。 总览 data/包含本研究中使用的数据。 它包含两个子文件夹： GitHub_data/包含用于训练SEntiMoji的已处理表情文字。 benchmark_dataset/包含用于评估

CKEditor 5表情符号功能 该软件包为CKEditor 5实现了表情符号功能。 该插件是在黑客马拉松期间创建的，它大致基于链接插件的源代码。 它基本上将Unicode表情符号插入到当前光标位置的编辑器中。 CKEditor 5兼容性 该插件建立在最新的CKEditor 5稳定版本（ v11.0.1 ） v11.0.1 。 :smiling_face_with_sunglasses: 启用表情符号插件 由于这是第三方插件，因此默认情况下未在CKEditor 5中启用它，而必须手动将其添加到其中。 有关更多信息，请参见有关的官方文档。 要安装它，请运行： npm install --save @wwalc/ckeditor5-emoji 更新构建配置时，请使用以下内容： @wwalc/ckeditor5-emoji/src/emoji –插件导入路径 Emoji –插件名称 emoji –工具栏项目（按钮） 开发环境 要启用该插件，您

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