Fugu-MT 論文翻訳(概要): Emoji Prediction using Transformer Models

論文の概要: Emoji Prediction using Transformer Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02054v2
Date: Sun, 16 Jul 2023 21:19:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-18 19:55:55.161746
Title: Emoji Prediction using Transformer Models
Title（参考訳）: トランスフォーマーモデルを用いた絵文字予測
Authors: Muhammad Osama Nusrat, Zeeshan Habib, Mehreen Alam and Saad Ahmed Jamal
Abstract要約: 本稿では,広く使われている事前学習型言語モデルであるBERTを用いた絵文字予測のためのトランスフォーマーに基づく手法を提案する。実験の結果,提案手法は,75%以上の精度で絵文字の予測において,最先端のモデルよりも優れていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, the use of emojis in social media has increased dramatically, making them an important element in understanding online communication. However, predicting the meaning of emojis in a given text is a challenging task due to their ambiguous nature. In this study, we propose a transformer-based approach for emoji prediction using BERT, a widely-used pre-trained language model. We fine-tuned BERT on a large corpus of text containing both text and emojis to predict the most appropriate emoji for a given text. Our experimental results demonstrate that our approach outperforms several state-of-the-art models in predicting emojis with an accuracy of over 75 percent. This work has potential applications in natural language processing, sentiment analysis, and social media marketing.
Abstract（参考訳）: 近年、ソーシャルメディアにおける絵文字の利用は劇的に増加し、オンラインコミュニケーションを理解する上で重要な要素となっている。しかし,テキスト中の絵文字の意味を予測することは,そのあいまいさから難しい課題である。本研究では,広く使われている事前学習型言語モデルであるBERTを用いた絵文字予測のためのトランスフォーマーに基づく手法を提案する。テキストと絵文字の両方を含む大量のテキストコーパスでBERTを微調整し、与えられたテキストに最適な絵文字を予測する。実験の結果,75%以上の精度で絵文字を予測する手法が最先端モデルよりも優れていることがわかった。この研究は自然言語処理、感情分析、ソーシャルメディアマーケティングに潜在的な応用がある。

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