Användningen av emoji i sociala medier har ökat snabbt under de senaste åren. Majoriteten av inläggen i sociala medier är fulla av emoji och användarna använder ofta mer än en emoji i ett enda inlägg i sociala medier för att uttrycka sina känslor och för att betona vissa ord i ett budskap. Att använda emoji cooccurrence kan vara till hjälp för att förstå hur emoji används i sociala medier inlägg och deras betydelser i samband med sociala medier inlägg. I detta dokument undersöker vi om emoji cooccurrences kan användas som en funktion för att lära emoji inbäddningar som kan användas i många nedströms applikationer sådan känsloanalys och känsla identifiering i sociala medier text. Vi använder 147 miljoner tweets som har emojis i dem och bygga ett emoji cooccurrence nätverk. Sedan tränar vi ett nätverk inbäddande modell att inbädda emojis i en lågdimensionell vektor utrymme. Vi utvärderar våra inbäddningar med hjälp av känslor analys och emoji likhet experiment, och experimentella resultat visar att våra inbäddningar överträffar de nuvarande state-of-the-art resultat för känslor analys uppgifter.
Illendula m.fl. Ref har arbetat med att lära emoji representationer med hjälp av emoji co-occurence nätverk diagram och state-of-the-art nätverk inbäddning modell, dessa inbäddningar out-performed de tidigare state-of-the-art accuracies för känsla analys uppgift.
Learning Emoji Embeddings using Emoji Co-occurrence Network Graph
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}