训练了一个带emoji的语言模型，可以在预测单词的同时下预测出可能出现的emoji。
data_process文件是对原始语料进行清洗以及word2vec提取特征等。
需要安装python库emoji，pip3 install emoji --upgrade
主程序使用方法如下： python3 train.py --input_data data/input --output_data output --save_path save/emoji_512
各项参数可以进行更改，主程序根据官方ptb例子修改而来。
测试方法为： python3 test.py --input_data input/ --save_path save
训练好的word2vec和lm模型放在 https://drive.google.com/drive/folders/1paCCqa9VKYUH7xrhnd36jZxqzP3yxo1T?usp=sharing 上。
把其中的lm模型放进save目录，将word2vec模型放进input目录 将测试的文本命名为test.txt放进input目录
最终input目录中有文件input_vocab，output_vocab，word2feat_512，test.txt
save目录中的文件为checkpoint，model.ckpt.data-00000-of-00001，model.ckpt.index
最终结果为：
Top1：Emoji_recall: 0.48 Wrong: 0.81
Top3：Emoji_recall: 0.57 Wrong: 0.69