哪枚表情符号最能表达我的图片？
计算机视觉与模式识别
2018-08-28 v1
摘要
在主要由文本和图像组成的社交媒体平台中，表情符号已发展为表达情感的补充来源。为增强社交媒体帖子的表现力，用户将相关表情符号与其帖子关联。引入领域知识已改进了机器对文本的理解。本文中，我们探究在由图像和文本组成的多媒体帖子情形下，表情符号的领域知识能否提升表情符号推荐任务的准确性。我们的表情符号推荐可通过利用社交媒体帖子的视觉与文本内容以及来自 Emojinet 的领域知识来建议准确的表情符号。使用预训练图像分类器与预训练词嵌入模型在 Twitter 数据集上的实验结果表明，我们的结果以 9.6% 的优势超越当前 SOTA。我们还基于从 MSCOCO 数据集中选取的一组图像给出了推荐系统的用户研究评估。
引用
@article{arxiv.1808.08891,
title = {Which Emoji Talks Best for My Picture?},
author = {Anurag Illendula and Kv Manohar and Manish Reddy Yedulla},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.08891},
year = {2018}
}
备注
Accepted at the 2018 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI '18), December 3-6, 2018, Santiago de Chile