Prédiction automatique d'emojis sentimentaux

Abstract

Dans les messageries sociales les emojis sont parmi les principaux vecteurs d'emo-tions et de sentiments des individus. Aujourd'hui, les utilisateurs naviguent dans des biblio-theques contenant souvent des milliers d'emojis pour selectionner celui correspondant a ce qu'ils souhaitent transmettre. Nos travaux visent a developper un systeme de recommandation automatique d'emoji permettant a l'utilisateur d'identifier un panel reduit d'emojis pertinents etant donnee sa conversation en evitant le parcours de bibliotheques consequentes d'emojis. Cette recommandation pouvant permettre a l'utilisateur de requeter les phrases susceptibles de contenir cet emoji, et l'emotion qui y est associee. Pour ce faire, dans un premier temps, notre objectif est de developper un outil permettant de predire automatiquement les emojis d'une phrase a partir d'un modele de classification appris sur un corpus de messagerie sociale conte-nant des emojis. Plusieurs caracteristiques sont considerees pour l'apprentissage telles que le sentiment de l'utilisateur mais aussi son humeur. Dans cet article, nous decrivons l'impact de ces caracteristiques et les performances des modeles resultants. ABSTRACT. Emojis are among the main carriers of emotions and sentiment in social messaging applications. Nowadays users have to scroll down libraries of thousands of emojis in order to select the one they wanted to use. Our work aims to build an emoji automatic recommendation system to avoid scrolling emoji libraries. And which will allow the user to request emojis by the current sentence based on the emotion it conveys. To do so, we first contribute by building an emoji automatic prediction in sentences based on a classification model. This classification model is learned on an informal text messages corpus based on real data containing emojis. Several features are used to train the classifier. Such as the sentiment value of the text and the user's mood. In this paper we describe the features and models impact on the emoji prediction task. MOTS-CLES : Classification multi-etiquette, recommandation d'emoji, analyse de sentiment.