面向社交媒体的分级注意力表情符预测模型

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.