面向社交媒体的分级注意力表情符预测模型
Hierarchical and attentional emoji prediction model for social media
1. 武汉大学 国家网络安全学院, 武汉 430072
2. 商丘师范学院, 河南 商丘 476000
摘要
将预测社交媒体表情符的任务作为文本分类问题，将输入文本映射到最有可能的伴随表情符号。首先，通过研究帖子中出现的表情符与标签之间的关系，提出一个基于标签、发帖用户、发帖时间、发帖地点的注意力机制；其次，添加表情符位置特征；最后，探讨注意力机制、分级模型对于表情符预测任务的作用，训练多种模型并比较其预测效果。实验结果表明，模型对于不同使用频率的表情符的预测效果均有显著提升，模型是可行的、高效的。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61772378)
国家社科重大招标计划项目(11&ZD189)
广州市科技计划资助项目(201704030002)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.12.0934
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1931-1934
文章编号: 1001-3695(2020)07-003-1931-04
发布历史
[2020-07-05] 印刷出版
引用本文
张熙来, 周俊祥, 姬东鸿. 面向社交媒体的分级注意力表情符预测模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (7): 1931-1934. (Zhang Xilai, Zhou Junxiang, Ji Donghong. Hierarchical and attentional emoji prediction model for social media [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (7): 1931-1934. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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