跨平台表情符号解读：分析、一种解决方案与应用
计算与语言
2017-09-18 v1
摘要
大多数社交媒体平台主要基于文本，用户经常发帖描述他们所在的位置、所看到的事物以及他们的感受。由于书面文本缺乏口语和面对面对话中的情感线索，歧义在书面语言中十分常见。在许多社交媒体的简短、非正式帖子特性下，这一问题更加严重。为规避此问题，一组称为“表情符号（emoji）”的特殊字符（即小型象形图）被嵌入文本中。许多表情符号是面部表情的小型描绘，旨在帮助消除文本情感含义的歧义。然而，表情符号的渲染方式带来了新的歧义。每个平台（如Windows、Mac和Android等）都根据自身风格渲染表情符号。事实上，已有研究表明，某些表情符号的渲染可能差异极大，以致在某些平台上看起来“开心”，而在其他平台上看起来“悲伤”。在本工作中，我们使用真实世界数据验证该问题的存在。我们证实同一表情符号在不同平台上的使用可能存在显著差异，部分表情符号在不同平台上表现出不同的情感极性。我们提出一种解决方案，基于社交媒体帖子作者所使用的表情符号的平台特定性质来识别其意图表情符号。我们将该解决方案应用于情感分析，这是一项可受益于本工作中使用的表情符号校准技术的任务。我们进行了实验以评估该映射在此任务中的有效性。
引用
@article{arxiv.1709.04969,
title = {Cross-Platform Emoji Interpretation: Analysis, a Solution, and Applications},
author = {Fred Morstatter and Kai Shu and Suhang Wang and Huan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.04969},
year = {2017}
}