Emojis används i stor utsträckning av sociala medier och sociala nätverksanvändare när de lägger ut sina meddelanden. Det är viktigt att studera relationen mellan budskap och emojis. Således föreslås i SemEval-2018 Task 2 en intressant och utmanande uppgift, dvs. att förutsäga vilka emojis som framkallas av textbaserade tweets. Vi föreslår en återstående CNN-LSTM med uppmärksamhet (RCLA) modell för denna uppgift. Vår modell kombinerar CNN och LSTM lager för att fånga både lokal och lång rad kontextuell information för tweet representation. Dessutom används uppmärksamhetsmekanism för att välja viktiga komponenter. Dessutom, återstående anslutning tillämpas på CNN lager för att underlätta utbildning av neurala nätverk. Vi införlivade också ytterligare funktioner såsom POS-taggar och känslor som utvunnits ur lexikon. Vår modell uppnådde 30,25% makro-genomsnittlig F-poäng i den första subtask (dvs, emoji förutsägelse på engelska), ranking 7: e av 48 deltagare.
Wu och Al. REF presenterar en CNN-LSTM med uppmärksamhetsmodell för att förutsäga emoji.
THU_NGN at SemEval-2018 Task 2: Residual CNN-LSTM Network with Attention for English Emoji Prediction
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}