I mikrobloggningstjänster använder brukar användare hashtaggar för att markera nyckelord eller ämnen. Tillsammans med den snabba ökningen av sociala nätverk har uppgiften att automatiskt rekommendera hashtaggar fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Tidigare arbeten fokuserade endast på användning av textinformation. Många mikroblogginlägg innehåller dock inte bara texter utan också motsvarande bilder. Dessa bilder kan ge ytterligare information som inte finns med i texten, vilket kan vara till hjälp för att förbättra riktigheten av hashtag rekommendation. Motiverade av den framgångsrika användningen av uppmärksamhetsmekanismen föreslår vi ett gemensamt nätverk som innehåller text- och visuell information för att rekommendera hashtaggar för multimodala tweets. Experimentella resultat av de data som samlats in från Twitter visade att den föreslagna metoden kan uppnå bättre resultat än de senaste metoderna med enbart textinformation.
Det utvidgade tillvägagångssättet var inspirerat av en annan hashtag rekommendationsmetod REF ) som använde co-attention mekanism för att kombinera text och visuell information som finns i många tweets.
Hashtag Recommendation for Multimodal Microblog Using Co-Attention Network
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}