Desert Ant Labs
Emo：设备端表情符号建议
设备端表情符号建议：读取一小段文本，返回真正贴合它的表情符号，支持23种语言，用时不到10毫秒。
Emo从任务、日历条目和消息等短文本中预测相关的表情符号。「看牙医」返回 🦷 🪥 🏥 🩺；「付账单」返回 💰 💳 🧾。它针对人们实际的书写方式做了调优，并支持肤色变体。
Emo根据语义建议表情符号，它不是表情选择器。选择器展示一个供浏览的网格，而Emo读取文本并给出贴合的表情，就像预测输入法给出下一个词一样。一个紧凑的双流文本分类器让它足够小、足够快，可以在每次按键时运行。
演示
性能
来自一个 <6 MB模型的10毫秒以内建议，覆盖23种语言。
<10 ms
每次建议
<6 MB
设备端
23
语言
~800
表情符号词表
内部测量数据。表情符号的语义是近似的，因此排名靠前处出现接近的并列属于预期。
应用场景
键盘与自动补全
在用户输入时建议表情符号，就像预测输入法建议词语一样，完全在设备上进行。
日历与任务条目
针对短条目做了调优：「看牙医」返回 🦷 🪥 🏥 🩺，日程应用因此可以自动为事件加标签。
即时消息
为草稿消息呈现贴合的表情符号，跨语言，无需任何网络往返。
作为选择器的补充
Emo从语义出发，因此它与表情网格并存，而非取而代之。
功能
- 精选约800个日常表情符号词表，含肤色变体。
- 多语言：23种语言，包括中日韩、阿拉伯语、泰语和印地语。
- 在现代手机上预测用时不到10毫秒。
- 内置小模型，无需调用服务器。
平台与安装
SwiftiOS, macOS
安装
// Swift Package Manager .package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/emo-swift", from: "0.5.0")
示例
import Emo let emoji = try await Emo.suggestions(for: "Pay my bills") // ["💰", "💳", "🧾"]
KotlinAndroid
安装
// build.gradle.kts (via JitPack)
implementation("com.github.Desert-Ant-Labs:emo-kotlin:0.5.0")
示例
import ai.desertant.emo.Emo
val emoji = Emo.suggestions("Pay my bills")
// ["💰", "💳", "🧾"]
JavaScript / TypeScriptWeb, Node.js
安装
npm i @desert-ant-labs/emo
示例
import { suggestions } from "@desert-ant-labs/emo";
const results = await suggestions("Pay my bills");
// [{ emoji: "💰", confidence: 0.62 }, ...]
规格
- 语言
- 23种，包括中日韩、阿拉伯语、泰语和印地语
- 设备端体积
- 内置约5 MB（模型 + 分词器）
- 延迟
- 每次建议用时不到10毫秒
- 方法
- 双流文本分类器：词汇n-gram加多语言嵌入
常见问题
Emo是什么？
设备端表情符号建议：读取一小段文本，返回真正贴合它的表情符号，支持23种语言，用时不到10毫秒。
Emo在设备上运行吗？
是的。Emo完全在设备上运行：推理在本地完成，不调用任何服务器，因此数据不会离开设备。
Emo支持哪些平台？
Emo以原生设备端SDK的形式提供，支持Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript。
Emo的价格是多少？
每个模型的每个SDK均可免费支持最多10万台月活跃设备。每位用户可无限次推理。 如需定制授权，请联系我们。
Emo的准确度和速度如何？
来自一个 <6 MB模型的10毫秒以内建议，覆盖23种语言。