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艾玛·阿里克（Aima Allik），乔纳斯·耶夫（JoonasJärve），森本盛平（Shumpei Morimoto）
客观的
计划是创建一个NLP模型，该模型能够为给定的标题/推文/文本分配/预测表情符号。 为了说明这个想法，让我们考虑一个典型的预测性键盘，它会向我们建议下一个单词。 这与我们的目标非常相似，该模型将预测与所插入文本相对应的表情符号。 模型本身很可能是RNN或CNN。 这个想法部分基于Francesco Barbieri等人的文章《》。
为了研究主题并撰写基于3-5篇论文的相关作品，我们将使用以下论文中的一部分：
峰
度量
AA）中的
--JJ
--AA
数据
主要数据集将是2017年1月来自Twitter的带有表情符号的100万个句子，但仍在寻找新的其他数据集。 我们还决定是否在培训和/或测试中使用表情符号描述。
评估
由
