Sentimentanalys av storskaliga data från sociala medier är viktigt för att överbrygga klyftorna mellan innehåll i sociala medier och verkliga aktiviteter i världen, inklusive politisk valförutsägelse, individuell och offentlig övervakning och analys av emotionell status och så vidare. Även om analys av textkänslor har studerats väl baserat på plattformar som t.ex. Twitter och Instagram, är analys av betydelsen av omfattande emojianvändning i känsloanalys fortfarande lätt. I detta dokument föreslår vi ett nytt system för Twitter-känslor analys med extra uppmärksamhet på emojis. Vi lär oss först bi-sense emoji inbäddningar under positiva och negativa sentimentala tweets individuellt, och sedan träna en känsla klassificerare genom att delta på dessa bi-sense emoji inbäddningar med en uppmärksamhetsbaserade långa kortsiktiga minnesnätverk (LSTM). Våra experiment visar att bi-sense inbäddning är effektiv för att extrahera känslor-en medveten inbäddningar av emojis och överträffar de state-of-the-art modeller. Vi visualiserar också uppmärksamheten för att visa att bi-sense emoji inbäddning ger bättre vägledning om uppmärksamhetsmekanismen för att få en mer robust förståelse av semantik och känslor.
För kategorisk modellering, Chen et al. I REF föreslås ett nytt system för Twitter-analys med textinformation och extra uppmärksamhet på emojis.
Twitter Sentiment Analysis via Bi-sense Emoji Embedding and Attention-based LSTM
{'venue': "MM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}