计算机应用研究

作者：张熙来,周俊祥,姬东鸿,

单位：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；

关键词：表情符预测,标签,分级预测,注意力机制,社交媒体,

基金：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)；；

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。

来源：2020年第7期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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