Une plateforme de recommandation automatique d’emojis (An emoji recommandation platform) (2017)

Abstract: Nous présentons une interface de recommandation d’emojis porteurs de sentiments qui utilise un modèle de prédiction appris sur des messages informels privés. Chacun étant associé à deux scores de polarité prédits. Cette interface permet permet également d’enregistrer les choix de l’utilisateur pour confirmer ou infirmer la recommandation.

## introduction les emojis sont l'un des principaux vecteurs d'émotions et de sentiments. depuis leur création dans les années 90 et leur instauration dans le clavier de l'iphone en 2011, les emojis sont de plus en plus présents dans le paysage actuel de la communication écrite sous presque toutes ses formes : sms, message instantané, chat, forum, email, etc. avec 2389 emojis "standards" fin 2016, et 2683 à ce jour 1 , leur nombre ne cesse d'augmenter. il convient donc de pouvoir recommander les emojis non plus uniquement à l'aide d'un lexique, comme c'est le cas dans mood messenger 2 et imessage sous ios 10 d'apple, mais également de manière plus intelligente en prenant en compte la phrase entière. l'application proposée montre le résultat de travaux en cours sur la recommandation d'emojis porteurs de sentiments dans un contexte phrastique. ## architecture de l'application le système de recommandation de l'application propose une prédiction d'emojis porteurs de sentiments sélectionnés selon l'emoji sentiment ranking (kralj @xcite , un lexique d'emojis avec polarités associées issu de 83 annotateurs humains dans 13 langues. cette recommandation se limite à la phrase en cours et non au message (barbieri et al., 2017) ni à l'ensemble de la conversation (xie et al., 2016). la séparation des phrases, le découpage en unités lexicales élémentaires et la lemmatisation sont effectués à l'aide de modèles de nltk 3 . le système de recommandation proposé combine deux approches (figure 1 ) : une prédiction automatique d'emojis par apprentissage automatique et une distance d'édition. prédiction automatique. la prédiction automatique d'emojis est effectuée à l'aide de random forest @xcite ) pour classification multi-étiquettes appris sur 9700 phrases contenant des emojis. l'étendue de l'apprentissage est volontairement limitée à 169 emojis porteurs de sentiments. lors de l'apprentissage et lors de la prédiction chaque phrase est traduite en une représentation vectorielle tf-idf qui est ensuite enrichie avec des n-grammes de 1 à 5 mots, et 2 scores de polarité prédits à l'aide d'echo @xcite et de sentistrength @xcite . le tout est ensuite utilisé comme caractéristiques pour le classifieur @xcite .