Många aktuella naturliga språkbehandlingsapplikationer för sociala medier är beroende av representationsinlärning och använder förtränade ordinslag. Det finns för närvarande flera offentligt tillgängliga, förtränade uppsättningar av ord inbäddningar, men de innehåller få eller inga emoji representationer även som emoji användning i sociala medier har ökat. I detta papper släpper vi emoji2vek, förtränade inbäddningar för alla Unicode emojis som lärs av deras beskrivning i Unicode emoji standarden. 1 De resulterande emoji inbäddningar kan lätt användas i nedströms sociala naturliga språkbehandlingsapplikationer tillsammans med word2vec. Vi visar att emoji inbäddningar från korta beskrivningar överträffar en hoppa-gram modell tränad på en stor samling tweets, samtidigt som man undviker behovet av sammanhang där emojis måste visas ofta för att uppskatta en representation.
Däremot försökte REF lära sig vektorinbäddningar av emojis baserat på deras korta beskrivningar i Unicode-standarden.
emoji2vec: Learning Emoji Representations from their Description
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}