Tag: DeepMoji

Paper Review – Sentence Generation und Sentiments mit Emojis

In unserer Rubrik┬áPaper Review┬ástellen wir euch aktuelle Paper aus dem Bereich Machine Learning vor. Wir fassen f├╝r euch das┬áWesentliche zusammen und ihr entscheidet selbst, ob ihr das Paper lesen wollt oder nicht.┬áViel Spa├č!

In SenGen: Sentence Generating Neural Variational Topic Model┬ázeigen die Autoren, dass ein Satz die kleinste Einheit beim Topic Modeling ist. Im Gegensatz zu vielen anderen Modellen, die Bag of Words (also W├Ârter) benutzen, um ein Topic-Modell aufzubauen, verwenden wie einen Satz. in den Experimenten vergleichen sie ihren Ansatz gegen die aktuellen State-of-the-Art Ans├Ątze: LDA, NVDM, NVLDA und ProdLDA. Hier gehts zum Paper.

Die Autoren von┬áUsing millions of emoji occurrences to learn any-domain representations for detecting sentiment, emotion and sarcasm┬áhaben versucht Texte auf Emojis zu mappen. Sie nutzen dabei gro├če Datasets und vergleichen sich mit anderen auch sehr aktuellen Forschungsergebnissen. Hier gehts zum Paper.

 

Am Rand erw├Ąhnt

 

 

Text to Emoji mit DeepMoji vom MIT Media Lab

DeepMoji wurde vor ein paar Tagen vom MIT Media Lab gelauncht. Die KI erkennt, wenn ein einem Text Emotionen vorkommen – sogar Sarkasmus. Der geschriebene Text wird auf Emojis gemappt, die am besten zum Text passen. Gelernt wurde DeepMoji auf mehreren gro├čen Corpora.

Hier gehts zum Paper von DeepMoji