Tidig forskning om emoji i textkommunikation har i stor utsträckning fokuserat på högfrekvensanvändning och tvetydiga tolkningar. Undersökning av ett brett spektrum av emoji användning visar dessa glyfer tjänar minst två mycket olika syften: som innehåll och funktion ord, eller som multimodala affektiva markörer. Identifiering av var en emoji ersätter textinnehåll tillåter NLP-verktyg möjligheten att tolka dem som något annat ord eller fras. Att erkänna importen av icke-innehåll emoji kan vara en viktig del av att förstå ett meddelande också. Vi rapporterar om en annotering uppgift på engelska Twitter data med målet att klassificera emoji användningar av dessa kategorier, och om effektiviteten av en klassificerare utbildad på dessa annoteringar. Vi finner att det är möjligt att utbilda en klassificerare att skilja mellan de emoji som används som språkliga innehållsord och de som används som paralinguistiska eller affektiva multimodala markörer även med en liten mängd utbildningsdata, men att en korrekt underklassificering av dessa multimodala emoji till specifika klasser som attityd, ämne eller gest kommer att kräva mer data och mer funktionsteknik. Emoji-karaktärer erbjöds först på japanska mobiltelefoner runt sekelskiftet. Dessa piktografiska element nådde globala språkgemenskaper efter att ha lagts till Unicode 6.0 2010, och sedan erbjuds inom programvarutangentbord på smartphones. Under det följande halvåret har digitalt medierade språkanvändare utvecklat olika och nya språkliga användningsområden för emoji. Den uttrycksfulla rikedomen i emojikommunikationen skulle på egen hand vara ett tillräckligt skäl för att söka en nyanserad förståelse av dess användning. Men vår första undersökning av emoji på Twitter avslöjar många fall där emoji tjänar direkt semantiska funktioner i en tweet eller där de används som en grammatisk funktion såsom preposition eller interpunktion. Tidigt arbete på Twitter smilicons (Schnoebelen, 2012) pre-daterade den breda spridningen av Unicode emoji på mobila och stationära enheter. Senaste arbetet (Miller et al., 2016) har utforskat plattformsoberoende tvetydighet emoji renderingar; (Eisner et al., 2016) skapade ord inbäddningar som utförs konkurrenskraftigt på emoji analoga uppgifter; (Ljubešic och Fišer, 2016 ) karterade globala emoji distributioner efter frekvens; (Barbieri et al., 2017) använde LSTMs för att förutsäga dem i sitt sammanhang. Vi anser att en lexisk semantik av emojikaraktärer är underförstådd i dessa studier utan att bli direkt behandlade. Ord används inte slumpmässigt, och inte heller emoji. Men även när de ersätter ett ord används emoji för andra syften än ord. Vi anser att arbetet med emoji skulle vara bättre informerat om det fanns en uttrycklig typologi för de språkliga funktioner som emoji kan tjäna i uttrycksfull text. Det nuvarande projektet erbjöd annoterare ett ramverk och heuristik för att klassificera användningen av emoji efter språklig och diskursiv funktion. Vi använde sedan en modell baserad på denna corpus för att förutsäga den grammatiska funktionen hos emojikaraktärer i nya sammanhang. Även om det är trivialt att erkänna närvaron av emojikaraktärer, var de språkliga distinktioner vi försökte kommentera tvetydiga och verkade vara benägna att vara oense. Därför strukturerade vi i våra rekommendationer processen för att minimera kognitiv belastning och leda annotatorerna till i-136 tuitiva beslut. Detta underlättades något av konstaterandet att emoji ofta används i sammanhang som gör dem grafiska ersättning för befintliga lexikala enheter, och att sådana användningar därför är enkla att tolka. Med fördel av sådana användningar, vårt flöde presenterade annoterare med några enkla frågor i varje steg, för att avgöra om man skulle tilldela en etikett eller gå vidare till nästa kategori. De högnivåetiketter vi definierade för emojianvändningar var: • Funktion (func): stand-ins för ett funktionsord i ett uttalande. Dessa hade en typ attribut med värden prep, aux, conj, dt, punc, andra. Ett exempel från våra data: "Jag gillar u". • Innehåll (fort): stand-ins för lexiska ord eller fraser som är en del av det huvudsakliga informativa innehållet i meningen. Dessa har naturliga delar av tal, som annoterare kan subtyp som: substantiv, verb, adj, adv, andra. "Den till framgång är " • Multimodal (mm): tecken som berikar en grammatiskt komplett text med markörer för påverkan eller hållning, om att uttrycka en attityd ("Låt mitt arbete respektlöst mig en gång till... "), att upprepa ämnet med en ikonisk upprepning ("Mean flickor ", eller att uttrycka en gest som kan ha följt uttalandet i ansikte mot ansikte tal ("Ommg varför min mamma skriker så tidigt "). Undertyper: attityd, ämne, gest, andra. De POS-taggar vi valde var avsiktligt grovkorniga och inkluderade inte distinktioner som subtyper av subtyp sub. Vi ville fånga upp viktiga skillnader samtidigt som vi visste att vi skulle ha färre instanser för funktions- och innehållsetiketter. För alla tre etiketterna ombads annoterarna att ge en ersättning: ett ord eller en fras som kunde ersätta emoji. För func och cont var utbyten ett kriterium för val av etikett; för mm fanns det utrymme för tolkning. Tweets drogs från den offentliga Twitter streaming API med hjälp av den tweepy Python-paketet. De insamlade tweets filtrerades automatiskt för att inkludera: endast tweets med tecken från Emoji Unicode intervall (dvs. I allmänhet U+1FXXX, U+26XX-U+27BF; endast tweets märkta som engelska. Vi uteslöt tweets med inbäddade bilder eller länkar. Redundant / duplicera tweets filtrerades genom att jämföra tweet texter efter avlägsnande av hashtags och @men-tions; Detta lämnade bara ett litet antal klonade dubbletter. Efter det, tweets var hand-selected för att få ett brett utbud av emojis och sammanhang i ett litet urval storlek - därför återspeglar våra corpus inte den verkliga fördelningen av emoji användningar eller kontexttyper. Våra riktlinjer gav kommentatorer en flyktig bakgrund om emoji och deras användning i sociala medier, förutsatt att de inte är särskilt förtrogna med emojis kreativa användningsområden. I efterhand lade vi märke till vårt antagande att notatörer skulle ha en rättvis grad av förtrogenhet med sätt att samtala på Twitter. Den sociala plattformen för korta meddelanden har många unika kulturella och kommunikativa egna koder, för att inte tala om subkulturer, och ständigt föränderliga trender i kombination med ett långt minne. Eftersom två av författarna är aktiva och engagerade Twitteranvändare tog vi det tyvärr för givet att våra annoterare skulle kunna dechiffrera emoji i sammanhang som krävde nyanserade kunskaper i InterNet språk och Twitter normer. Detta lämnade kommentarer ibland förbryllade: av slumpmässiga användare tigger kändisar att följa dem, genom dialog-formaterade tweets, och av andra epigrammatiska subgener av korttextformen. De analytiska stegen vi ordinerade var: • Identifiera varje emoji i tweeten • Bestämma om flera sammanhängande emoji bör övervägas separat eller som en grupp • Välja den bästa taggen för emoji (eller sekvens) • Tillhandahålla en översättning eller tolkning för varje taggad spännvidd. Eliciting en tolkning tjänar två mål: för det första, som en tvingande uppmaning för användaren att partiska dem mot en språklig tolkning. En utbytbar fras som passar in på meningens grammatik är ett annat påstående än en markör som motsvarar ett fristående uttalande som "jag skrattar" 137 eller "jag är ledsen". För det andra kan en av de slutliga tillämpningarna av kommenterade corpus vara emoji-sense disambiguation (ESD), och kartläggning till ett lexikaliserat uttryck skulle vara användbar grundläggning för framtida ESD uppgifter. Textfältet var till stor hjälp under dömandeprocessen, vilket klargjorde annoterarnas bedömningar och förståelse för uppgiften. För varje tweet, annoterare först läsa utan att kommentera något, för att få en känsla av det allmänna budskapet i tweet och för att tänka på förhållandet mellan emoji och texten. Vid senare avläsningar uppmanas de att avgöra om emoji fungerar som interpunktion eller ett funktionsord; sedan om det är ett innehållsord; och om det inte är något av dessa, så att undersöka det som en multimodal emoji. Ett nyckeltest, enligt vår mening, var att begära att annoterarna skulle simulera läsningen av meddelandet om tweeten högt till en annan person. Om en lyssnares förståelse av kärnbudskapet tycktes kräva att ett ord eller en fras skulle talas i stället för en emoji, då skulle det vara ett övertygande tecken på att det skulle märkas som funktion eller innehåll. För varje steg vi gav exempel på tweets och emoji använder som tydligt hör hemma i varje kategori. Dessa exempel ingick inte i datamängden. Användningar som misslyckades med de två första testerna tilldelades den multimodala kategorin. Vi gav vägledning och exempel för att bestämma mellan "topic", "atitude" eller "gestion" som undertyper av den multimodala kategorin. Fyra annoterare, alla beräkningslingvistik grad studenter, fick 567 tweets med 878 totala förekomster av emoji tecken; i guld standarden dessa uppgick till 775 taggade emoji spännor. För de första 200 tweets kommenterade ('Set 1' och 'Set 2' i tabell 1 ), var varje markerade med fyra annoterare. Efter att ha inrättat en anläggning med uppgiften delade vi in notatorer i två grupper och hade bara två notatorer per tweet för de återstående 367. Det finns två olika aspekter av notering som IAA var relevant för; den första, och mindre intressant, var markeringen av omfattningen av emojis spännvidder. Eftersom emoji är otvetydigt synlig förväntade vi oss en stark överenskommelse. Den ena förbryllande aspekten var att annoterare uppmuntrades att gruppera flera emoji i en enda spännvidd om de var en semantisk/funktionell enhet. Den totala Krippendorffs α för gradmarkeringar var omkring 0,9. Den mer betydelsefulla platsen att titta på IAA är märkningen av emoji funktioner. Eftersom vi kategoriserade polletter, och eftersom dessa kategorier inte är beställda och vi presenterade mer än två etiketter, använde vi Fleiss's δ. Men Fleiss's krävs att annoterare har kommenterat samma saker, och i vissa fall notatorer inte slutföra datasetet eller missade en individuell emoji tecken i en tweet. För att beräkna statistiken över den faktiska överenskommelsen, i stället för att tillskriva meningsskiljaktigheter i fallet med en "nedläggning", avlägsnade vi från vår IAA-beräkning alla spännvidder som inte var markerade av alla annoterare. Det finns många av dessa i den första datasetet, och gradvis färre i varje efterföljande dataset när annoterarna blir mer erfarna. Av denna anledning uteslöts totalt 150 spann från Fleiss Kappas beräkningar. Innehållsord. Del-av-tal identifiering är en färdighet bekant för de flesta av våra notatorer, så vi var inte förvånade över att se utmärkta nivåer av överenskommelse mellan ord taggade för en del av tal. Dessa innehållsord var dock en mycket liten del av de uppgifter (51 av 775 emoji spänner) som kan vara problematiskt små. För datauppsättningarna 3B och 4B var notatorerna helt överens. Multimodal. Överenskommelsen om multimodala undermärkningar var mycket lägre och förbättrades inte i takt med att annoteringen fortskred. Multimodal emoji kan i sig vara tvetydig, och vi behöver ett märkningssystem som kan förklara detta. Ett leende ansikte kan tolkas som en gest (ett leende), en attityd (joy), eller ett ämne (t.ex. om tweeten handlar om vilken bra dag författaren har) -och någon av dessa skulle vara en giltig tolkning av en enda tweet. En tydligare typologi för multimodala emojis och, om möjligt, ett mer deterministiskt förfarande för märkning av emoji med dessa subtyper kan vara ett tillvägagångssätt. Sämsta övergripande korsvisa överenskommelser var för vecka ett, men alla följande datauppsättningar förbättrades på denna baslinje efter att riktlinjerna för annotering förfinats.
REF fann att den multimodala kategorin är den mest använda, och vi hävdar att emojis som används i den multimodala funktionen också kan vara mest sannolikt att visa solidaritet.
Varying Linguistic Purposes of Emoji in (Twitter) Context
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}