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艾克斯-马赛大学博士学校184科学与技术学院LIS UMR CNRS7020 -R2 ICalea解决方案为获得博士学位而提交的论文学科:数学与计算机科学专业:计算机科学盖尔·吉邦自动和自适应的表情符号推荐于2019年5月24日在评审团面前答辩:克洛伊·克拉维尔·奥拉西奥·萨吉翁比阿特丽斯·戴尔弗雷德里克·兰德拉金WCF HDR,LTCI Telecom-ParisTech副教授,庞培法布拉大学公关,LS 2N,南特DR、CNRS、LATTICE报告员审查员审查员皮埃尔·利森Norsk Regnesentral高级研究员博士审查员Magalie OCHSWCF HDR,艾克斯-马赛论文联合主任帕特里斯·贝洛特艾克斯-马赛大学公关论文主任2本作品根据知识共享署名-无商业用途-无修改3.0法国许可证的条款提供42019DinabyllGaëlGuibonv0.0.1 20180907这项工作盖尔.吉邦@ lis-lab.fr信息和系统科学实验室理工学院大楼,Avenue Escadrille Normandie-Niemen,13397马赛CEDEX 201.http://www.anrt.asso.fr/fr/cifre-784367谢谢你首先,我要感谢评审团成员Chloé Clavel和Horacio Saggion同意担任本手稿的报告员,以及Béatrice Daille、Frédéric Landragin和Pierre Lison作为评审员参加评审团非常感谢Patrice Bellot和Magalie Ochs在整个论文过程中的指导,以及所有有助于改进论文的建议我 还 要 感 谢 Saïd Hadjiat 和 Caléa Solutions 总 裁 兼 首 席 执 行 官 OlivierLhermite,感谢他们在遇到困难的情况下表现出的信心和平静。我要感谢整个情绪团队为我们提供了这些支持性的讨论时刻,特别是所有来自马赛的Gaëtan 、 Florian 、 Roland 、 Maxime 、 Marie , 以 及 Marc 、 Didier 和Julien,感谢他们提供了这些丰富的时刻感谢LIS实验室的现任和前任成员、博士生、教师、研究人员和工作人员,我经常与他们感谢Aref 和Feda 的所有这些有益的讨论和交流。感谢Adrian和Sébastien的宝贵建议,帮助我有了一个良好的对于那些我没有提到的人,感谢你们所有人的感谢他的关注、帮助和非常有启发性的重读,我想感谢Laurence d'Alifée在整个论文过程中事实上的支持,以及英语研讨会感谢Sophie、Kim和Matthieu,感谢他们让我迈出了第一步,也感谢他们帮助我迈出了进入研究世界的感谢我的父母和哥哥,感谢他们一直以来的支持,没有他们,一切都不会发生。* **我想向Isabelle Tellier致敬,她相信我,支持我,并向我灌输了研究的9摘要自1999年首次出现以来,表情符号在通信系统中越来越受欢迎这些小图像可以代表一个想法、一个概念或一种情感,用户可以在许多软件环境中使用:即时消息、电子邮件、论坛和其他各种社交网络。它们的使用率稳步上升,拖累了新表情符号的反复出现,截至2018年底,标准化表情符号已达2789个浏览表情符号库或使用内置搜索引擎不再足以让用户最大限度地利用它们为此,我们介绍了我们的研究工作,重点是表情符号推荐的主题这项工作的目的是创建一个自动推荐表情符号的系统,适用于非正式和私人的对话环境。这个系统应该改善用户体验和沟通质量,除了能够考虑到可能的新表情符号。在这篇论文中,我们首先通过展示表情符号预测在现实世界中的局限性以及预测更一般概念的必要性来做出贡献 我们还检查了表情符号的实际使用是否与理论上存在的表情符号相匹配。最后,我们通过指标的不足和专用用户界面的重要性来讨论这种系统的评估途径为了做到这一点,我们使用了一种面向机器学习的方法,包括监督和非监督,以及语言模型的设计,或者更具体地说,词汇嵌入。这项工作的几个组成部分已经产生了国家和国际出版物,包括在CICling 2018上获得的最佳可复制软件奖,以及在SAC 2018上获得的SONAMA社交媒体类别的最佳海报奖。11摘要第一个表情符号创建于1999年。 从那时起,它们在通信系统中的普及性不断提高。表情符号是代表一个想法、一个概念或一种情感的图像,用户可以在多种软件环境中使用:即时消息、电子邮件、论坛和其他类型的社交媒体。它们的使用量稳步增长,再加上新表情符号的不断增加,自2018年冬季以来,标准表情符号的使用量已超过2,789个访问一个特定的表情符号,浏览大量的表情符号库或使用表情符号搜索引擎都不足以最大限度地提高它们的使用和多样性。需要表情符号推荐系统。为了满足这一需求,我们目前的研究工作集中在表情符号推荐主题上。目标是创建一个适合私人和非正式对话环境的表情符号推荐系统。 这个系统必须增强用户体验,提高沟通质量,并考虑到可能出现的新表情符号。我们的第一个贡献是展示表情符号预测在实际用例中的局限性,并证明需要更全面的推荐。我们还验证了表情符号在面部表情中的实际使用与面部表情的相关理论之间的我们还讨论了该系统的评估部分,以及指标的局限性和专用用户界面的重要性该方法基于有监督和无监督的机器学习,与语言模型(如单词嵌入)相关联。这项工作的几个部分已经在国家和国际会议上发表,包括最佳软件奖和社交媒体轨道的最佳海报奖。13出版物国际会议文章1. (Best SONAMA( 社 交 媒 体)赛道奖海报 : Gaël Guibon、 Ma-galieOchs、Patrice Bellot。表情符号推荐在私人即时我的智慧。SAC ACM出版社,2018年,SAC '18第33届ACM应用计算年度研讨会论文集。2. (Best 软 件 和 可重 复 性 奖 ) : Gaël Guibon 、 Magalie Ochs 、 PatriceBellot。从表情符号使用到分类表情符号预测。第19届计算语言学和智能文本处理国际会议(CICLING 2018),2018年3月,越南河内。3. 盖尔·吉邦,马加莉·奥克斯,帕特里斯·贝洛特。阅读SemEval-2018任务2:混合单词嵌入和多语言表情符号预测的特征袋。SemEVAL,2018年6月,美国新奥尔良。国家会议文章1. 盖尔·吉邦,马加莉·奥克斯,帕特里斯·贝洛特。从在自然语言自动处理会议论文集,TALN 2018(p.539)2. 盖尔·吉邦,马加莉·奥克斯,帕特里斯·贝洛特。一个自动推荐自然语言的自动处理,2017年6月,法国奥尔良3. 盖尔·吉邦,马加莉·奥克斯,帕特里斯·贝洛特。自动预测情绪信息研究与应用会议(CORIA),2017年3月,法国马赛。4. 盖尔·吉邦,马加莉·奥克斯,帕特里斯·贝洛特。 从表情符号到感觉安娜-溶解。WACAI 2016,2016年6月,法国布雷斯特WACAI 2016,201615目录感谢7摘要9摘要11出版物13图19列表算法列表21表21列表缩写列表25一般介绍251理论背景311.1导言311.2表情符号33的功能1.335个表情符号的解释1.4使用表情符号371.5推荐还是建议?401.6从推荐角度看表情符号的表示-建议401.7结论421.8合成432最新技术水平2.1从理解表情符号到资源452.1.145个表情符号的相似性2.1.2表情符号的语义462.2可用资源492.2.1清单:标准化和说明492.2.2键盘502.3预测模型502.3.1表情符号、感觉和情绪50162.3.2表情符号51的预测2.4讨论522.5合成553表情符号的自动预测3.1导言573.2生成法中的词汇替换583.2.1评估643.2.2讨论663.3通过区别对待方法进行673.3.1私人社交消息语料库673.3.2所有特征693.3.3用于表情符号预测3.3.3.1预测一个人的情绪表情符号Pus专用723.3.3.2扩展语料库中表情符号的预测783.4表情符号直接预测的局限性3.5结论823.6合成844情感表情符号的分类4.1导言854.2方法学方法864.3通过现有词汇嵌入对表情符号进行分类4.4从需要特定的潜水到一个类别-表情符号4.4.1推文语料库914.4.2充分的词汇沉浸934.4.2.1skip-gram93中的词汇沉浸4.4.2.2连续词袋中的词汇浸入954.5通过与人类情绪面部表情的网络拓扑学比较来评估词汇嵌入974.5.1分区引用984.5.2自动分区的定量评估指标4.5.3自动分区的定量评估994.5.4错误分析1014.6结论1014.7合成1035通过类别预测推荐表情符号5.1导言105175.2用于表情符号推荐的学习语料库5.2.1数据来自语料库1075.2.2数据的预处理1075.3数据的编码1085.4修剪和填充消息1095.5表情符号类别预测5.6时间的影响1165.7将预测系统用于建议1195.8限制1215.8.1表情符号在语料库1215.8.2推文和私人非正式信息的区别1235.9结论1245.10 合成1266用户的主观评价6.1导言1276.2用于额外语言丰富的表情符号推荐系统的评估6.2.1表情符号预测平台129的设计6.2.2推荐系统的评估结果通过组合表情符号6.3表情符号类别自动推荐系统的评估6.3.1即时对话平台的设计1326.3.1.1实验方案1346.3.1.2实验前问卷1346.3.1.3用于建议135主观评价的经验后问卷6.3.2结果1356.3.2.1讽刺和讽刺1386.4限制1396.5结论和展望1406.6合成142一般结论142参考书目149附件160AEmoReco:160度评估平台A.1视图和控制器160A.2型号162A.3服务和预测16218BAndroid163的部署B.1动机163B.2部署164B.3尺寸优化167B.3.1优化167型的尺寸B.3.2优化库167B.4性能168B.4.1型号168的性能B.4.2资源的使用169B.5结论17019数字列表0.1原始表情符号(NTT DoCoMo,1999)251.1最不同解释的表情符号371.2按类别划分的表情符号使用分布 (SwiftKey表情符号回复-2015年)。392.1《表情符号词典》中与表情符号相关的专有名词示例3.1根据当前单词和前一个单词预测表情符号的步骤3.2通过38个表情符号选择情绪4.1表情符号向量空间4.2使用现有向量空间获得的群4.3通过skip-gram体系结构获得的表情符号向量空间的TSNE二维表示。934.4通过自动分割emo向量获得的组图4.3中使用K-平均值的j。944.5每个连续单词袋获得的表情符号向量空间两个维度。954.6通过自动分割emo向量获得的组图4.5中使用K-平均值。965.1用于预测表情符号类别的CNN-LSTM网络。1125.2已设置卷积的行为。1135.320次迭代的CNN-LSTM损耗曲线。1175.4CNN-LSTM的混杂矩阵。标签的顺序与详细评分5.6相同,从左到右,从上到下。在下面。1205.5初始表情符号建议界面与源应用程序中的编辑距离和词典在获取语料库时产生偏差。1226.1应用程序的整体架构6.2用户测试界面。所使用的预测使用了第3章中学习的模型。1306.3可手动选择表情符号,并可指示缺少正确的表情符号。1316.4开发了接待室的屏幕打印。1326.5显示带有按钮的推荐表情符号气泡手动选择。1336.6确保预期用途的综合指南206.7在5个场景后向每个用户显示评估问卷。5分。1366.8根据情感背景手动或推荐选择表情符号。1376.9问卷调查的评价结果。1386.10 考虑到可能的讽刺的建议示例。1396.11 单向推荐示例139A.1 应用程序的主要组织A.2 VueJS组件和视图模型。161B.1 在Android163上部署的系统B.2 最终应用程序中的磁盘空间使用情况B.3 全球消费分析169B.4 处理器功耗分析170B.5 内存消耗分析171
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