Emo: 온디바이스 이모지 추천
짧은 텍스트를 읽고 실제로 어울리는 이모지를 23개 언어로 10밀리초 이내에 돌려주는 온디바이스 이모지 추천입니다.
Emo는 할 일, 일정 항목, 메시지 같은 짧은 텍스트에서 관련 이모지를 예측합니다. “치과 예약”은 🦷 🪥 🏥 🩺을, “공과금 납부”는 💰 💳 🧾을 돌려줍니다. 사람들이 실제로 쓰는 방식에 맞춰 튜닝되어 있으며, 피부색 변형을 지원합니다.
Emo는 의미를 바탕으로 이모지를 추천하며, 이모지 선택기가 아닙니다. 선택기는 훑어볼 수 있는 격자를 보여줍니다. Emo는 텍스트를 읽고, 예측 키보드가 다음 단어를 제안하듯 어울리는 이모지를 제안합니다. 소형 2-스트림 텍스트 분류기 덕분에 모든 키 입력마다 실행할 만큼 작고 빠릅니다.
데모
성능
<6 MB 모델로 23개 언어 전반에서 10 ms 미만의 추천.
내부 측정. 이모지 의미는 근사적이므로, 순위 상위권에서 근소한 차이는 예상되는 결과입니다.
활용 사례
키보드와 자동완성
예측 키보드가 단어를 제안하듯, 사용자가 입력하는 동안 이모지를 전적으로 기기에서 추천합니다.
일정과 할 일 항목
짧은 항목에 맞춰 튜닝되어 있습니다. “치과 예약”은 🦷 🪥 🏥 🩺을 돌려주므로, 일정 앱이 이벤트에 자동으로 라벨을 붙일 수 있습니다.
메시징
네트워크 왕복 없이, 여러 언어의 초안 메시지에 어울리는 이모지를 보여줍니다.
선택기를 보완
Emo는 의미를 바탕으로 동작하므로, 이모지 격자를 대체하기보다 그 곁에서 함께 쓰입니다.
기능 소개
- 피부색 변형을 포함한, 엄선된 일상 이모지 약 800개 어휘.
- 다국어 지원: CJK, 아랍어, 태국어, 힌디어를 포함한 23개 언어.
- 최신 스마트폰에서 10 ms 이내 예측.
- 작은 번들 모델, 서버 호출 없음.
플랫폼 및 설치
// Swift Package Manager .package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/emo-swift", from: "0.5.0")
import Emo let emoji = try await Emo.suggestions(for: "Pay my bills") // ["💰", "💳", "🧾"]
// build.gradle.kts (via JitPack)
implementation("com.github.Desert-Ant-Labs:emo-kotlin:0.5.0")
import ai.desertant.emo.Emo
val emoji = Emo.suggestions("Pay my bills")
// ["💰", "💳", "🧾"]
npm i @desert-ant-labs/emo
import { suggestions } from "@desert-ant-labs/emo";
const results = await suggestions("Pay my bills");
// [{ emoji: "💰", confidence: 0.62 }, ...]
사양
- 언어
- 23개, CJK, 아랍어, 태국어, 힌디어 포함
- 온디바이스 크기
- 약 5 MB 번들 (모델 + 토크나이저)
- 지연 시간
- 추천당 10 ms 이내
- 접근 방식
- 2-스트림 텍스트 분류기: 어휘 n-gram과 다국어 임베딩
자주 묻는 질문
Emo은(는) 무엇인가요?
짧은 텍스트를 읽고 실제로 어울리는 이모지를 23개 언어로 10밀리초 이내에 돌려주는 온디바이스 이모지 추천입니다.
Emo은(는) 온디바이스로 실행되나요?
네. Emo은(는) 전적으로 기기에서 실행됩니다. 추론이 서버 호출 없이 로컬에서 이루어지므로 데이터가 기기를 벗어나지 않습니다.
Emo은(는) 어떤 플랫폼을 지원하나요?
Emo은(는) Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript용 네이티브 온디바이스 SDK로 제공됩니다.
Emo의 비용은 얼마인가요?
모든 모델은 SDK당 월간 활성 기기 10만 대까지 무료입니다. 사용자당 추론은 무제한입니다. 맞춤 라이선스는 문의하기 바랍니다.
Emo은(는) 얼마나 정확하고 빠른가요?
<6 MB 모델로 23개 언어 전반에서 10 ms 미만의 추천.