Emojis har utvecklats som kompletterande källor för att uttrycka känslor i sociala medier där inlägg huvudsakligen består av texter och bilder. För att öka expressiviteten hos de sociala mediernas inlägg associerar användarna relevanta emojis med sina inlägg. Inkorporera domänkunskap har förbättrat maskinförståelsen av text. I detta dokument undersöker vi om domänkunskap för emoji kan förbättra noggrannheten av emoji rekommendation uppgift vid multimedia inlägg som består av bild och text. Vår emoji rekommendation kan föreslå exakta emojis genom att utnyttja både visuellt och textmässigt innehåll från sociala medier inlägg samt domän kunskap från Emojinet. Experimentella resultat med hjälp av förtränade bildsorter och förtränade modeller för inbäddning av ord på Twitterdata visar att våra resultat överträffar dagens toppmoderna med 9,6%. Vi presenterar också en användarstudieutvärdering av vårt rekommendationssystem på en uppsättning bilder valda från MSCOCO dataset.
Emojinet har också förbättrat noggrannheten i emoji förutsägelse vid bilder REF.
Which Emoji Talks Best for My Picture?
{'venue': '2018 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI)', 'journal': '2018 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}