PickleTeam ! at SemEval-2018 Task 2 : English and Spanish Emoji Prediction from TweetsPickleTeam! at SemEval-2018 Task 2: English and Spanish Emoji Prediction from Tweets

Daphne Groot; Rémon Kruizinga; Hennie Veldthuis; Simon de Wit; Hessel Haagsma

doi:10.18653/v1/S18-1072

PickleTeam ! at SemEval-2018 Task 2 : English and Spanish Emoji Prediction from TweetsPickleTeam! at SemEval-2018 Task 2: English and Spanish Emoji Prediction from Tweets PickleTeam! ስራ 2

Daphne Groot, Rémon Kruizinga, Hennie Veldthuis, Simon de Wit, Hessel Haagsma

Abstract

We present a system for emoji prediction on English and Spanish tweets, prepared for the SemEval-2018 task on Multilingual Emoji Prediction. We compared the performance of an SVM, LSTM and an ensemble of these two. We found the SVM performed best on our development set with an accuracy of 61.3 % for English and 83 % for Spanish. The features used for the SVM are lowercased word n-grams in the range of 1 to 20, tokenised by a TweetTokenizer and stripped of stop words. On the test set, our model achieved an accuracy of 34 % on English, with a slightly lower score of 29.7 % accuracy on Spanish.

Abstract

Ons voorsien 'n stelsel vir emoji voorskou op Engels en Spaanse tweets, berei vir die SemEval-2018 taak op Multilingual Emoji voorskou. Ons vergelyk die prestasie van 'n SVM, LSTM en 'n ensemble van hierdie twee. Ons het die SVM die beste uitgevoer op ons ontwikkelingsstel met 'n presisie van 61. 3% vir Engels en 83% vir Spaanse. Die funksies gebruik word vir die SVM is kleiner woord n- grame in die omvang van 1 tot 20, geteken deur 'n TweetTokenizer en strip van stop woorde. Op die toets stel het ons model 'n presies van 34% op Engels bereik, met 'n bietjie minder telling van 29.7% presies op Spaanse.

Abstract

በይንግልዝና በስፓኒሽ ትዊተሮች ላይ የኢሜጂን ትንቢት እናደርጋለን፡፡ የSVM፣ LSTM እና የሁለቱን ምሳሌ እናሳያታለን፡፡ የSVM ፍጥረት ማድረግ የተሻለ ነው፡፡ የSVM ምርጫዎች በTweetTokenizer እና የቆም ቃላት በ 1-20 ክፍል ውስጥ ቃላት n-gram ትንሽ ናቸው፡፡ በተፈተናው ውስጥ ሞዴልናችን በንግግሊዝኛ ላይ 34 በመቶ እርግጠኛ አግኝቷል፡፡ በስፓኒሽ ላይ የ29.7 በመቶ ትንሽ ትክክለኛ ነጥብ አግኝቷል፡፡

Abstract

نقدم نظامًا للتنبؤ بالرموز التعبيرية على التغريدات باللغتين الإنجليزية والإسبانية ، مُعدًا لمهمة SemEval-2018 حول توقع الرموز التعبيرية متعددة اللغات. قارنا أداء SVM و LSTM ومجموعة من هذين الجهازين. وجدنا أن SVM كان يؤدي بشكل أفضل في مجموعة التطوير الخاصة بنا بدقة 61.3٪ للغة الإنجليزية و 83٪ للإسبانية. الميزات المستخدمة لـ SVM عبارة عن كلمة n-grams ذات أحرف صغيرة تتراوح من 1 إلى 20 ، تم ترميزها بواسطة TweetTokenizer وتجريدها من كلمات التوقف. في مجموعة الاختبار ، حقق نموذجنا دقة بلغت 34٪ في اللغة الإنجليزية ، مع درجة أقل قليلاً بلغت 29.7٪ في اللغة الإسبانية.

Abstract

Biz ńįngilizce v…ô ńįspanyol tweetl…ôri bar…ôsind…ô emoji t…ôdbirl…ôrinin sistemini g√∂st…ôrdik, √ßoxlu dil Emoji t…ôdbirl…ôrinin SemEval-2018 iŇüi √ľ√ß√ľn hazńĪrlanmńĪŇüdńĪr. Biz SVM, LSTM v…ô bu ikisinin ensemblińüinin performansńĪnńĪ saldńĪq. ńįngilizce dilind…ô 61,3% v…ô ńįspanyolca 83%-d…ôn daha yaxŇüńĪ t…ôhsil etdiyimizi g√∂rd√ľk. SVM √ľ√ß√ľn istifad…ô edil…ôn x√ľsusiyy…ôtl…ôr 1-20 arasńĪndakńĪ n-gramlarńĪn azaltńĪlmasńĪdńĪr, TweetTokenizer tarafńĪndan tanńĪnmńĪŇü v…ô duran s√∂zl…ôrd…ôn √ßńĪxarńĪlmńĪŇüdńĪr. Testl…ôrd…ô modell…ôrimiz ńįngilizce dilind…ô 34%-in dońüruluńüuna nail oldu, ńįspanyolca 29.7%-in dońüruluńüuna g√∂r…ô az d√ľŇü√ľk n√ľmun…ô sahib oldu.

Abstract

Представяме система за прогнозиране на емоджи на английски и испански туитове, подготвена за задачата за многоезично прогнозиране на емоджи. Сравнихме изпълнението на СВМ, ЛСТМ и ансамбъл от тези двама. Установихме, че най-добре се представя в нашия набор за разработки с точност 61.3% за английски и 83% за испански. Функциите, използвани за SVM, са малки букви думички в диапазона от 1 до 20, символизирани с ТуитTokenizer и лишени от стоп думи. На тестовия комплект нашият модел постигна точност от 34% на английски език, с малко по-ниска оценка от 29,7% на испански език.

Abstract

আমরা ইংরেজি এবং স্প্যানিশ টুইটে ইমোজি ভবিষ্যদ্বাণীর একটি সিস্টেম উপস্থাপন করছি, যা মাল্টিভাষায় ইমোজি প্রেশনের জন্য প্রস্তুত। আমরা এসভিএম, এলস্টিএম এবং এই দুই দুইজনের প্রতি তুলনা করেছি। আমরা এসভিএম আমাদের উন্নয়নের ব্যাপারে সবচেয়ে ভালো কাজ করেছি যা ইংরেজী এবং স্প্যানিশের জন্য ৬১. এসভিএমের জন্য ব্যবহার করা বৈশিষ্ট্য ১ থেকে ২০ পর্যন্ত কম শব্দ এন-গ্রাম, টুইটার টুইটার টোকেনিজার দ্বারা চিহ্নিত এবং থামানো শব্দের মু On the test set, our model achieved an accuracy of 34% on English, with a slightly lower score of 29.7% accuracy on Spanish.

Abstract

ང་ཚོས་དབྱིན་ཡིག་དང་སྐད་ཡིག་གི་འགྱུར་བརྗོད་ཀྱི་མ་ལག་ཅིག་སྟོན་པ་ཡིན། ང་ཚོས་SVM, LSTM་དང་མཚོན་རྟགས་གཉིས་ཀྱི་གྲངས་སྒྲིག་ཡོད་པའི་བཀོལ་སྤྱོད་འདི་ཚོ་མཉམ་བཟོ་བ་ཡོད། ང་ཚོས་SVM་གྱིས་ཡར་རྒྱས་སྤྲོད་ཀྱི་ཚད་ལྡན་མཐར་ཡོད། ཨིན་ཇིས་ཡིན་ན་སྐྱེས་ཚད་དང་། ས་ཕིས་ཡིན་ན་83%. SVM ལ་སྤྱོད་པའི་ཆ་ཁོངས་ཚིག་ཡིག་ཆ་གཅིག་ལས་༢༠་ཙམ་ཐུབ་པའི་ཐ་སྙད་ཚིག་n-grams ་ཆུང་ཀུ་ཡིན། བརྟག་ཞིབ་ཚད་འཛིན་བྱས་ན་ང་ཚོའི་མིག་གཟུགས་རིས་དབྱིན་ཡིག་ཏུ་འགྲོ་བ་སྐྱེལ།

Abstract

Predstavljamo sistem predviđanja emoji na engleskim i španjolskim tweetima, pripremljen za posao semiEval-2018 o višejezičkoj Emoji predviđanju. Usporedili smo izvršnost SVM, LSTM i ensemble ovih dvojica. Pronašli smo da je SVM najbolje izvršio na našoj razvojnoj seti sa preciznošću 61,3% za engleski i 83% za španjolski. Običnosti koje se koriste za SVM su smanjene riječi n-grama u rasponu od 1 do 20, koje je pokazala TweetTokenizer i skinula prestanačne riječi. Na testu, naš model je postigao tačnost od 34% na engleskom jeziku, s malo nižim rezultatom od 29,7% tačnosti na španjolskom jeziku.

Abstract

We present a system for emoji prediction on English and Spanish tweets, prepared for the SemEval-2018 task on Multilingual Emoji Prediction. Vam comparar l'actuació d'un SVM, LSTM i un conjunt d'aquests dos. Vam trobar que la SVM va millor a la nostra configuració de desenvolupament amb una precisió del 61,3% en anglès i del 83% en espanyol. Les característiques utilitzades per a l'SVM són paraules n-grams en minúscules entre 1 i 20, etiquetades per un TweetTokenizer i desplaçades de paraules de parada. En el conjunt de proves, el nostre model va aconseguir una precisió del 34% en anglès, amb una puntuació una mica més baixa de 29,7% en espanyol.

Abstract

Představujeme systém pro predikci emoji na anglických a španělských tweetech, připravený pro úlohu SemEval-2018 na vícejazyčné předpovědi emoji. Porovnali jsme vystoupení SVM, LSTM a souboru těchto dvou. Zjistili jsme, že SVM vedl nejlépe na našem vývojovém setu s přesností 61,3% pro angličtinu a 83% pro španělštinu. Funkce používané pro SVM jsou malá písmena n-gramů v rozsahu 1 až 20, tokenizovaná TweetTokenizerem a zbavená stop slov. Na testovací sadě dosáhl náš model přesnosti 34% v angličtině, s mírně nižším skóre 29,7% přesnosti ve španělštině.

Abstract

Vi præsenterer et system til emoji forudsigelse på engelske og spanske tweets, forberedt til SemEval-2018 opgaven om flersproget emoji forudsigelse. Vi sammenlignede præstationen af en SVM, LSTM og et ensemble af disse to. Vi fandt, at SVM fungerede bedst på vores udviklingssæt med en nøjagtighed på 61,3% for engelsk og 83% for spansk. De funktioner, der anvendes til SVM, er små bogstaver n-gram i intervallet 1 til 20, tokeniseret af en TweetTokenizer og fratrukket stopord. På testsættet opnåede vores model en nøjagtighed på 34% på engelsk, med en lidt lavere score på 29,7% på spansk.

Abstract

Wir präsentieren ein System zur Emoji-Vorhersage auf englischen und spanischen Tweets, vorbereitet für die SemEval-2018 Aufgabe auf Mehrsprachige Emoji Vorhersage. Wir haben die Performance eines SVM, LSTM und eines Ensembles dieser beiden verglichen. Wir fanden, dass der SVM am besten in unserem Entwicklungsset mit einer Genauigkeit von 61,3% für Englisch und 83% für Spanisch abschneidet. Die Funktionen, die für die SVM verwendet werden, sind kleingeschriebene Wort n-Gramm im Bereich von 1 bis 20, tokenisiert durch einen TweetTokenizer und befreit von Stoppwörtern. Auf dem Testset erreichte unser Modell eine Genauigkeit von 34% auf Englisch, mit einer etwas geringeren Punktzahl von 29,7% Genauigkeit auf Spanisch.

Abstract

Παρουσιάζουμε ένα σύστημα πρόβλεψης σε Αγγλικά και Ισπανικά tweets, προετοιμασμένο για την εργασία με θέμα την Πολυγλωσσική πρόβλεψη εμόζι. Συγκρίναμε την απόδοση ενός SVM, LSTM και ενός συνόλου αυτών των δύο. Βρήκαμε ότι η SVM αποδίδει καλύτερα στο σετ ανάπτυξης μας με ακρίβεια 61,3% για τα αγγλικά και 83% για τα ισπανικά. Τα χαρακτηριστικά που χρησιμοποιούνται για το SVM είναι μικρά γράμματα λέξεων ν-γραμμάτων στην περιοχή από 1 έως 20, επισημαίνονται από ένα TweetTokenizer και αφαιρούνται από λέξεις stop. Στο σετ δοκιμής, το μοντέλο μας πέτυχε ακρίβεια 34% στα αγγλικά, με ελαφρώς χαμηλότερη βαθμολογία της ακρίβειας 29,7% στα ισπανικά.

Abstract

Presentamos un sistema de predicción de emojis en tuits en inglés y español, preparado para la tarea Semeval-2018 sobre Predicción multilingüe de emojis. Comparamos el rendimiento de un SVM, LSTM y un conjunto de estos dos. Descubrimos que el SVM tuvo el mejor rendimiento en nuestro conjunto de desarrollo con una precisión del 61,3% para el inglés y del 83% para el español. Las características utilizadas para el SVM son n-gramas de palabras en minúscula en el rango de 1 a 20, tokenizados por un TweetTokenizer y despojados de palabras vacías. En el conjunto de pruebas, nuestro modelo logró una precisión del 34% en inglés, con una puntuación ligeramente inferior del 29,7% en español.

Abstract

Tutvustame inglise ja hispaania säutsude emojide ennustamise süsteemi, mis on ette valmistatud SemEval-2018 ülesandeks mitmekeelse emojiennustuse kohta. Võrdlesime SVM-i, LSTM-i ja nendest kahest koosneva ansambli sooritusi. Leidsime, et SVM oli meie arenduskomplektis parim, täpsusega 61,3% inglise ja 83% hispaania keeles. SVM-i funktsioonid on väiketähelised sõnad n-grammid vahemikus 1 kuni 20, märgistatud TweetTokenizeriga ja eemaldatud stopp-sõnadest. Testikomplektis saavutas meie mudel inglise keeles täpsuse 34%, hispaania keeles veidi madalama tulemusega 29,7%.

Abstract

ما یک سیستم برای پیش بینی ایموجی در tweets انگلیسی و اسپانیایی را پیشنهاد می‌کنیم، آماده برای وظیفه‌ی semiEval-2018 در پیشنهاد ایموجی‌های زیادی زبان است. ما اجرای SVM، LSTM و یک انجمن از این دو را مقایسه کردیم. ما پیدا کردیم که SVM بهترین انجام دادن در مجموعه توسعه ما با دقیق 61.3% برای انگلیسی و 83% برای اسپانیایی انجام داده است. ویژگی‌هایی که برای SVM استفاده می‌شود، کلمه n- گرم‌های کوچک‌تر از ۱ تا ۲۰ است، که توسط یک تویت Tokenizer شناسایی می‌شود و از کلمه‌های متوقف استفاده می‌شود. در مجموعه آزمایش، مدل ما دقیق 34 درصد در انگلیسی به دست آورد، با یک امتیاز کمی کمتر از دقیق 29.7 درصد در اسپانیایی.

Abstract

Esittelemme englannin- ja espanjankielisten twiittien emoji-ennustejärjestelmän, joka on valmisteltu monikielisen emoji-ennusteen SemEval-2018 -tehtävään. Vertasimme SVM:n, LSTM:n ja näiden kahden yhtyeen suorituskykyä. SVM suoriutui parhaiten kehityssarjassamme 61,3% englanniksi ja 83% espanjaksi. SVM:n ominaisuudet ovat pieniä kirjaimia n-grammoja välillä 1–20, jotka on merkitty TweetTokenizerilla ja joista on poistettu stop-sanoja. Testisetissä mallimme saavutti englannin kielen tarkkuuden 34%, espanjan kielen tarkkuuden 29,7%.

Abstract

Nous présentons un système de prédiction d'emoji sur les tweets en anglais et en espagnol, préparé pour la tâche SemeVal-2018 sur la prédiction multilingue des emoji. Nous avons comparé les performances d'une SVM, d'une LSTM et d'un ensemble de ces deux éléments. Nous avons constaté que la SVM fonctionnait le mieux sur notre ensemble de développement avec une précision de 61,3 % pour l'anglais et 83 % pour l'espagnol. Les fonctionnalités utilisées pour la SVM sont des n-grammes de mots en minuscules compris entre 1 et 20, tokenisés par un TweetTokenizer et débarrassés des mots vides. Sur le plateau de test, notre modèle a atteint une précision de 34 % en anglais, avec un score légèrement inférieur de 29,7 % en espagnol.

Abstract

Cuirimid i láthair córas le haghaidh tuar emoji ar tweets Béarla agus Spáinnis, ullmhaithe do thasc SemEval-2018 ar Ilteangach Emoji Prediction. Rinneamar comparáid idir feidhmíocht SVM, LSTM agus ensemble den dá cheann seo. Fuaireamar amach gurbh fhearr a d’fheidhmigh an SVM ar ár dtacar forbartha le cruinneas 61.3% don Bhéarla agus 83% don Spáinnis. Is iad na gnéithe a úsáidtear don SVM ná focail cháis íochtair sa raon 1 go 20, comharthaithe ag TweetTokenizer agus stopfhocail a scriosadh. Ar an tacar tástála, bhain ár múnla cruinneas 34% amach ar an mBéarla, le scór beagán níos ísle de chruinneas 29.7% ar an Spáinnis.

Abstract

Tuna halatar da wani matsayi na'urar mutumci na Ingiriya da spanish, an yi tattalin wa aikin Semeval-2018 a kan Digizo na Digijini masu yawa. Mu samfani irin na SvM, LSM da wani misali na biyu. Mun sãmu SvM da ya aikata mafi kyaun kwamfyutan tufãfin da aka samu da tsari na 61.3% na Ingiriya da 83% na Isbanish. Furofati da ake amfani da wa SvM za'a ƙaranci maganar n-gram cikin tsakanin 1 zuwa 20, wanda aka yi bayani da wani na Twitter A kan jarraba, misalinmu ya sami tsarin 34% cikin Ingiriya, da wani abu kaɗan sauri na fassarar 29.7% na cikin Isbanish.

Abstract

אנחנו מציגים מערכת לחזות אמוג'י על טוויטים אנגליים וספרדיים, מוכנים למשימה SemEval-2018 על חיזוי אמוג'י רבולוגי. We compared the performance of an SVM, LSTM and an ensemble of these two. מצאנו שהSVM ביצע הכי טוב על התפתחות שלנו עם מדויקה של 61.3% לאנגלית ו-83% לספרדית. המאפיינים השתמשו ב-SVM הן מילה n-גרם קטנה בטווח של 1 עד 20, מוצגת על ידי טוויט טוקניזר ומסרוקת ממילות עצור. בסט הבדיקות, הדוגמא שלנו השיגה מדויקה של 34% על אנגלית, עם נקודה קצת יותר נמוכה של 29.7% על ספרדית.

Abstract

हम अंग्रेजी और स्पेनिश ट्वीट्स पर इमोजी भविष्यवाणी के लिए एक प्रणाली पेश करते हैं, जो बहुभाषी इमोजी भविष्यवाणी पर SemEval-2018 कार्य के लिए तैयार है। हमने एक एसवीएम, एलएसटीएम और इन दोनों के एक पहनावे के प्रदर्शन की तुलना की। हमने पाया कि एसवीएम ने अंग्रेजी के लिए 61.3% और स्पेनिश के लिए 83% की सटीकता के साथ हमारे विकास सेट पर सबसे अच्छा प्रदर्शन किया। एसवीएम के लिए उपयोग की जाने वाली विशेषताएं 1 से 20 की सीमा में कम उम्र के शब्द एन-ग्राम हैं, जो एक TweetTokenizer द्वारा टोकन किए गए हैं और स्टॉप शब्दों से छीन लिए गए हैं। परीक्षण सेट पर, हमारे मॉडल ने स्पेनिश पर 29.7% सटीकता के थोड़े कम स्कोर के साथ अंग्रेजी पर 34% की सटीकता हासिल की।

Abstract

Predstavljamo sustav za predviđanje emoji na engleskim i španjolskim tweetima, pripremljen za zadatak semiEval-2018 o višejezičkoj Emoji predviđanju. Usporedili smo izvršnost SVM, LSTM i ensemble ove dvije. Pronašli smo da je SVM najbolje izvršio na našoj razvojnoj seti sa preciznošću 61,3% za engleski i 83% za španjolski. Običnosti koje se koriste za SVM su smanjene riječi n-grama u rasponu od 1 do 20, koje se pokazuje TweetTokenizer i skidaju stanične riječi. Na testiranju, naš model je postigao tačnost 34% na engleskom jeziku, s malo nižim rezultatom od 29,7% tačnosti na španjolskom jeziku.

Abstract

Bemutatjuk az angol és spanyol tweeteken elérhető emoji jóslási rendszert, amely a SemEval-2018 többnyelvű emoji jóslásról szóló feladatra készült. Összehasonlítottuk egy SVM, LSTM és egy együttes teljesítményét. Azt találtuk, hogy az SVM a legjobban teljesített fejlesztési készletünkön 61,3%-os pontossággal angolul és 83%-os spanyolul. Az SVM-hez használt funkciók kisbetűs n-gramm szó 1-20 tartományban, tokenizált TweetTokenizer és stop szavaktól eltávolított. A tesztkészleten modellünk 34%-os pontosságot ért el angolul, valamivel alacsonyabb pontszámot, 29,7%-os pontosságot ért el spanyolul.

Abstract

Մենք ներկայացնում ենք էմոջայի կանխատեսման համակարգ անգլերենի և իսպաներենի թվիթերի վրա, որը պատրաստված է 2018 թվականի կեսլեզվով էմոջայի կանխատեսման խնդրի համար: Մենք համեմատեցինք ԱՎՄ-ի, ԼՍԹՄ-ի և այս երկու համակարգի արտադրությունը: Մենք հայտնաբերեցինք, որ ԱՎՄ-ը լավագույն արդյունք ունեցավ մեր զարգացման համակարգում 61.3 տոկոսի ճշգրտությամբ անգլերենի և ինսպանիայի համար 1983 տոկոսի ճշգրտությամբ: ԱՎՄ-ի համար օգտագործվող հատկությունները n-գրամաններն են 1-20 տարածքում, որոնք նշանված են TweetTockener-ի կողմից և վերացված են դադարի բառերից: Փորձարկումների ընթացքում մեր մոդելը 34 տոկոսի ճշգրտություն հասավ անգլերենում, իսկ իսպաներեն 29.7 տոկոսի ճշգրտությունը մի քիչ ավելի ցածր էր:

Abstract

Kami mempersembahkan sistem untuk prediksi emoji pada tweet Inggris dan Spanyol, siap untuk tugas SemEval-2018 pada Prediksi Emoji Berbahasa Berbahasa. Kami membandingkan pertunjukan SVM, LSTM dan sebuah ensemble dari kedua ini. We found the SVM performed best on our development set with an accuracy of 61.3% for English and 83% for Spanish. Karakteristik yang digunakan untuk SVM adalah kata n-gram kecil dalam jangkauan 1 hingga 20, ditandai oleh TweetTokenizer dan dibuang dari kata berhenti. Pada set tes, model kami mencapai akurasi 34% dalam bahasa Inggris, dengan skor sedikit lebih rendah 29,7% akurasi dalam bahasa Spanyol.

Abstract

Presentiamo un sistema di predizione emoji su tweet inglese e spagnolo, preparato per il compito SemEval-2018 sulla predizione emoji multilingue. Abbiamo confrontato le prestazioni di un SVM, LSTM e un ensemble di questi due. Abbiamo trovato che l'SVM ha funzionato meglio sul nostro set di sviluppo con una precisione del 61,3% per l'inglese e dell'83% per lo spagnolo. Le caratteristiche utilizzate per l'SVM sono minuscole parole n-grammi nell'intervallo da 1 a 20, tokenizzate da un TweetTokenizer e prive di stop words. Sul set di test, il nostro modello ha raggiunto un'accuratezza del 34% sull'inglese, con un punteggio leggermente inferiore del 29,7% su quello spagnolo.

Abstract

多言語絵文字予測に関するSemEval -2018タスクのために用意された、英語とスペイン語のツイートの絵文字予測システムをご紹介します。SVM、LSTM、これら2つのアンサンブルのパフォーマンスを比較しました。SVMは、英語では61.3%、スペイン語では83%の精度で開発セットで最高のパフォーマンスを発揮しました。SVMに使用される機能は、1 ～ 20の範囲の小文字の単語nグラムであり、TweetTokenizerによってトークン化され、停止単語が削除されます。テストセットでは、私たちのモデルは英語で34 ％の精度を達成し、スペイン語では29.7 ％のわずかに低いスコアでした。

Abstract

Awak dhéwé éntuk sistem kanggo tahirno Emaji karo Tuytir Inggris karo Spanyol, nggawe kanggo nggawe semi-2008 lan mulai Multi-Lingué emuji predikion. Awak dhéwé nggilané perusahaan SVM, KST lan akeh nyong iki. Awak dhéwé ngerti SVM sing luwih-luwih kanggo ingkang dipunangé awak dhéwé, teka-teka kanggo 60.3% kanggo Inggris lan 3% kanggo Spanish. Perintah penting nggo SVM kuwi anake gambar n-gram sing ditambah menyang 1 ruti 2, ditambah banter Nang ujian sing paling, model dhéwé iso nggawe 34% kanggo inggiles, dadi sing katêpakan lan ujaran sing katêpakan karo 30.7% kesempatan kanggo spanyola.

Abstract

ჩვენ ამოჯია წარმოდგენების სისტემა ინგლისური და სპანელი ტივიტების შესახებ, რომელიც SemEval-2018 სამუშაო მრავალური ემოჯია წარმოდგენების შესახებ დავწყებ ჩვენ SVM, LSTM და ამ ორივეს ანსენბლის გამოსახულებას შემდგენეთ. ჩვენ მივიღეთ, რომ SVM ჩვენი განვითარებაში უკეთესი გავაკეთება 61,3% ინგლისური და 83% სპანელი. Name ჩვენი მოდელი ინგლისურად 34%-ის წარმოდგენა, რომელიც 29.7%-ის წარმოდგენა.

Abstract

Біз ағылшын және испан тілдерінің ағылшын тілдерінің бірнеше тілдерінің алдындағы half Eval-2018 тапсырмасына дайындалған эмодж тапсырмасын таңдаймыз. Біз SVM, LSTM және осы екеуінің енсембулын салыстырдық. Біз SVM бағдарламасында 61,3% ағылшын тілінде және 83% испан тілінде жақсы жұмыс істеді. SVM үшін қолданылатын мүмкіндіктері 1- 20 аралығында n- грамм сөзді кішірейтіп, TweetTokenizer- мен белгілеген, тоқтату сөздері алып тастайды. Сынақтар жиынында, біздің үлгіміз ағылшын тілінде 34% деген дұрыс жеткізді, испан тілінде 29,7% деген дұрыс.

Abstract

우리는SemEval-18 다국어 표정 예측 임무를 위해 영어와 스페인어 트윗 표정 예측 시스템을 준비했다.SVM, LSTM 및 이 두 가지 방법의 성능을 비교했습니다.우리는 영어와 스페인어의 정확도가 각각 61.3%와 83%로 SVM이 우리의 개발집에서 가장 좋은 모습을 보였다.SVM은 1~20사이의 소문자 단어인 n-gram을 TweetTokenizer를 통해 표기하고 정지어를 제거하는 것이 특징이다.시험집에서 우리 모델은 영어에서 34%, 스페인어에서 29.7%로 약간 낮았다.

Abstract

Mes pristatome emodžių prognozių sistemą anglų ir ispanų tweetuose, parengtą SemEval-2018 uždaviniui dėl daugiakalbės emodžių prognozės. Palyginome SVM, LSTM ir šių dviejų kompleksų rezultatus. Mes nustatėme, kad SVM geriausiai atliko savo vystymosi rinkinį, tiksliai 61,3 % anglų ir 83 % ispanų. SVM naudojami požymiai yra mažesnis žodis n-gramai nuo 1 iki 20, pažymėtas TweetTokenizer ir pašalintas sustojimo žodžiais. On the test set, our model achieved an accuracy of 34% on English, with a slightly lower score of 29.7% accuracy on Spanish.

Abstract

Презентираме систем за предвидување на емоџи на англиски и шпански твитови, подготвен за задачата SemEval-2018 на Мултијазичната предвидување на емоџи. Ги споредивме изведувањата на СВМ, ЛСТМ и ансемблот на овие двајца. We found the SVM performed best on our development set with an accuracy of 61.3% for English and 83% for Spanish. Функционите кои се користат за SVM се мали зборови n-грами во периодот од 1 до 20, означени од Твит Токенизер и отстранети од запирачки зборови. На тестот, нашиот модел постигна точност од 34 отсто на англиски, со малку пониска точност од 29,7 отсто на шпански.

Abstract

ഇംഗ്ലീഷും സ്പാനിഷ് ടൂട്ടുകളിലും ഇംഗ്ലീഷും ഇംഗ്ലീഷും പ്രവചനങ്ങള്‍ക്കുള്ള ഒരു സിസ്റ്റം നാം കൊണ്ടുവരുന്നു. സെമ്മെവാല്‍- ഞങ്ങള്‍ ഒരു SVM, LSTM പ്രദര്‍ശനത്തെയും ഈ രണ്ടുപേരുടെയും പ്രദര്‍ശനത്തെയും തുല്യമാക്കി. എസ്‌വിഎം നമ്മുടെ വികസിക്കുന്നതില്‍ ഏറ്റവും നല്ലത് പ്രവര്‍ത്തിച്ചത് ഞങ്ങള്‍ കണ്ടെത്തിയിരിക്കുന്നു. ഇംഗ്ലീഷില്‍ 61 എസ്‌വിഎം ഉപയോഗിക്കുന്ന വിശേഷങ്ങള്‍ 1 മുതല്‍ 20 വരെ വാക്ക് n- ഗ്രാമില്‍ കുറഞ്ഞിരിക്കുന്നു ടെസ്റ്റ് സെറ്റില്‍, ഞങ്ങളുടെ മോഡല്‍ ഇംഗ്ലീഷില്‍ 34% കൃത്യമായി എത്തി. സ്പാനിഷില്‍ 29.7% കൂടുതല്‍ കുറച്ച് താഴ്ന്ന സ്കോര്‍

Abstract

Бид Англи болон Испанийн tweets дээр эмоджийн таамаглалтын системийг илэрхийлдэг. Олон хэл Эмози хэлний таамаглалтын талаар SemEval-2018 даалгаварын төлөө бэлэн. Бид SVM, LSTM болон эдгээр хоёр тооны үзүүлэлтийг харьцуулсан. Бид SVM-ийн хөгжлийн хэмжээнд хамгийн сайн ажиллаж байгааг олж мэдсэн. Англи хэл болон Испанийн 83 хувь нь 61.3 хувь нь зөв байдаг. SVM-д хэрэглэгдсэн өөрчлөлт нь 1-20 хүртэл n-грамм хэмжээнд бага хэмжээний үг, TweetTokenizer-ээс тодорхойлж, зогсоох үгнүүд юм. Тест хэмжээнд бидний загвар Англи хэлний 34%-ын тодорхойлолтой болсон. Ингэснээр 29.7% нь бага тодорхойлолтой.

Abstract

Kami memperkenalkan sistem untuk ramalan emoji pada tweet Bahasa Inggeris dan Sepanyol, disediakan untuk tugas SemEval-2018 dalam ramalan Emoji Berbahasa. Kami membandingkan prestasi SVM, LSTM dan ensemble kedua-dua ini. Kami jumpa SVM yang terbaik dalam pembangunan kami ditetapkan dengan ketepatan 61.3% untuk bahasa Inggeris dan 83% untuk bahasa Sepanyol. Ciri-ciri yang digunakan untuk SVM adalah perkataan n-gram kecil dalam julat 1 hingga 20, ditandakan oleh TweetTokenizer dan dibuang perkataan henti. Pada set ujian, model kami mencapai ketepatan 34% pada bahasa Inggeris, dengan skor sedikit lebih rendah 29.7% pada bahasa Sepanyol.

Abstract

Aħna nippreżentaw sistema għal tbassir emoji fuq tweets bl-Ingliż u Spanjol, imħejjija għall-kompitu SemEval-2018 dwar tbassir Emoji Multilingwi. Qabbelna l-prestazzjoni ta’ SVM, LSTM u ensemble ta’ dawn it-tnejn. We found the SVM performed best on our development set with an accuracy of 61.3% for English and 83% for Spanish. Il-karatteristiċi użati għall-SVM huma kliem n-grammi b’ittri baxxi fil-medda ta’ 1 sa 20, immarkati minn TweetTokenizer u mneħħija mill-kliem stop. Fuq is-sett tat-test, il-mudell tagħna kiseb preċiżjoni ta’ 34% fuq l-Ingliż, b’punteġġ kemmxejn aktar baxx ta’ 29.7% fuq l-Ispanjol.

Abstract

We presenteren een systeem voor emoji voorspelling op Engelse en Spaanse tweets, voorbereid op de SemEval-2018 taak op Meertalige Emoji voorspelling. We hebben de uitvoering van een SVM, LSTM en een ensemble van deze twee vergeleken. We vonden dat de SVM het beste presteerde op onze ontwikkelingsset met een nauwkeurigheid van 61,3% voor Engels en 83% voor Spaans. De functies die worden gebruikt voor de SVM zijn kleine letters n-grammen in het bereik van 1 tot 20, getekeniseerd door een TweetTokenizer en ontdaan van stopwoorden. Op de testset behaalde ons model een nauwkeurigheid van 34% op Engels, met een iets lagere score van 29,7% nauwkeurigheid op Spaans.

Abstract

Vi presenterer eit system for emoji-forhåndsvising på engelsk og spansk tweet, forberedt for semiEval-2018-oppgåva om fleirspråk Emoji-forhåndsvising. Vi samanlikna utviklinga av ein SVM, LSTM og ein ensembel av desse to. Vi fann at SVM utførte best på utviklinga vårt med en nøyaktig 61,3% for engelsk og 83% for spansk. @ info På testsettet fikk modellen vårt nøyaktig 34% på engelsk, med litt nedre poeng med 29,7% nøyaktig på spansk.

Abstract

Prezentujemy system przewidywania emoji na angielskich i hiszpańskich tweetach, przygotowany do zadania SemEval-2018 na temat Wielojęzycznej Prognozy Emoji. Porównaliśmy występ SVM, LSTM i zespołu tych dwóch. Stwierdziliśmy, że SVM sprawdził się najlepiej w naszym zestawie rozwojowym z dokładnością 61,3% dla angielskiego i 83% dla hiszpańskiego. Funkcje używane w SVM to małe n-gramy słów w zakresie od 1 do 20, tokenizowane przez TweetTokenizer i pozbawione słów stop. Na zestawie testowym nasz model osiągnął dokładność 34% w języku angielskim, z nieco niższym wynikiem dokładności 29,7% w języku hiszpańskim.

Abstract

Apresentamos um sistema para previsão de emojis em tweets em inglês e espanhol, preparado para a tarefa SemEval-2018 de previsão de emojis multilíngues. Comparamos o desempenho de um SVM, LSTM e um conjunto desses dois. Descobrimos que o SVM teve o melhor desempenho em nosso conjunto de desenvolvimento com uma precisão de 61,3% para inglês e 83% para espanhol. Os recursos usados para o SVM são n-grams de palavras em minúsculas no intervalo de 1 a 20, tokenizados por um TweetTokenizer e sem palavras de parada. No conjunto de teste, nosso modelo alcançou uma precisão de 34% em inglês, com uma pontuação ligeiramente inferior de 29,7% de precisão em espanhol.

Abstract

Vă prezentăm un sistem de predicție emoji pe tweeturile în limba engleză și spaniolă, pregătit pentru sarcina SemEval-2018 privind predicția emoji multilingvă. Am comparat performanțele unui SVM, LSTM și un ansamblu din aceste două. Am constatat că SVM a rezultat cel mai bine pe setul nostru de dezvoltare cu o precizie de 61,3% pentru engleză și 83% pentru spaniolă. Caracteristicile utilizate pentru SVM sunt cuvântul n-grame cu litere mici între 1 și 20, tokenizate de un TweetTokenizer și lipsite de cuvinte stop. Pe setul de teste, modelul nostru a obținut o precizie de 34% pe limba engleză, cu un scor ușor mai mic de 29,7% pe limba spaniolă.

Abstract

Мы представляем систему прогнозирования эмодзи на английском и испанском твитах, подготовленную для задачи SemEval-2018 по многоязычному прогнозированию эмодзи. Мы сравнили производительность SVM, LSTM и ансамбля из этих двух. Мы обнаружили, что виртуальная машина защиты работает лучше всего на нашем наборе разработок с точностью 61,3% для английского и 83% для испанского языков. Для виртуальной машины защиты используются строчные n-граммы слов в диапазоне от 1 до 20, токенизированные TweetTokenizer и удаленные из стоп-слов. На тестовом наборе наша модель достигла точности 34% на английском языке, с немного более низкой оценкой 29,7% на испанском языке.

Abstract

අපි ඉංග්‍රීසි සහ ස්පැනිශ් ට්විට් වල එමෝජි විශ්වාස කරපු පද්ධතියක් පෙන්වන්නේ, සෙම්වෙල්-2018 වැඩේ ගොඩක් භ අපි SVM, LSTM සහ මේ දෙන්නෙක්ගේ සංචාරයක් ගැන සැකසුම් කරනවා. අපිට හොයාගත්තා SVM එක අපේ විකාශයේ හොඳම ක්‍රියාත්මක කරලා ඉංග්‍රීසියාව සඳහා 61.3% තියෙන්නේ ඉංග්‍රීසිය Name පරීක්ෂණ සෙට් එකේ අපේ මොඩල් එක්ක ඉංග්‍රීසියේ 34% සිද්ධතාවක් ලැබුණා, ස්පැනිස් වල 29.7% සිද්ධතාවක් ටිකක් අඩු

Abstract

Predstavljamo sistem za napovedovanje emojijev na angleških in španskih tweetih, pripravljen za nalogo SemEval-2018 o napovedovanju večjezičnih emojijev. Primerjali smo izvedbo SVM, LSTM in ansambla teh dveh. Našli smo najboljše rezultate SVM na našem razvojnem nizu z natančnostjo 61,3% za angleščino in 83% za španščino. Funkcije, ki se uporabljajo za SVM, so majhne črke besede n-gramov v razponu od 1 do 20, označene z TweetTokenizerjem in brez stop besed. Pri testiranju je naš model dosegel 34% natančnost pri angleščini, z nekoliko nižjo točnostjo 29,7% pri španščini.

Abstract

Waxaynu soo bandhignaynaa nidaam la sii sheegayo afka Ingiriiska iyo Isbanishka, taasoo loo diyaariyey shaqada SemEval-2018 oo ku saabsan horumarinta luuqadaha badan ee Emoji. Waxaynu isbarbardhignay sameynta SVM, LSTM iyo tusaale labadan. Waxaynu helnay SVM oo si wanaagsan u sameeyay horumarinimadeeda si saxda ah 61.3% Ingiriis iyo 83% Isbanish. Xiriikhda SVM waxaa lagu isticmaalaa hadal n-gram oo ku qoran jaranjarka 1-20, kaasoo lagu calaamadeeyey TweetTokeniser oo laga qaaday hadal joojinta ah. Isbanishka waxaa ku soo bandhigay imtixaankayada qiyaastii 34% oo afka Ingiriiska ku qoran, waxayna isbanishka ku heleen qiimo yar oo qiyaas ah 29.7% sax ah.

Abstract

Ne paraqesim një sistem për parashikimin e emoxhit në tweetet angleze dhe spanjolle, të përgatitur për detyrën SemEval-2018 mbi parashikimin shumëgjuhës Emoji. Ne krahasuam shfaqjen e një SVM, LSTM dhe një ansambël të këtyre dy. Ne gjetëm se SVM performoi më mirë në zhvillimin tonë me një saktësi 61.3% për anglishtin dhe 83% për spanjollin. Karakteristikat e përdorura për SVM janë fjalët e vogla n-gram n ë intervalin 1 deri 20, të shënuara nga një TweetTokenizer dhe të zhveshura nga fjalët e ndalimit. Në grupin e testit, modeli ynë arriti një saktësi prej 34% në anglisht, me një pikë pak më të ulët në 29.7% në spanjoll.

Abstract

Predstavljamo sistem za predviđanje emoji na engleskim i španjolskim tweetima, pripremljen za posao semiEval-2018 o višejezičkoj Emoji predviđanju. Usporedili smo izvedbu SVM, LSTM i ensemble ove dve. Pronašli smo da je SVM najbolje izvršio na našoj razvojnoj seti sa preciznošću 61,3% za engleski i 83% za španjolski. Običnosti koje se koriste za SVM su smanjene riječi n-grame u rasponu od 1 do 20, koje je pokazala TweetTokenizer i skinula prestanačne riječi. Na testu, naš model je postigao tačnost od 34% na engleskom jeziku, sa malo manjim rezultatom od 29,7% tačnosti na španjolskom jeziku.

Abstract

Vi presenterar ett system för emoji förutsägelse på engelska och spanska tweets, förberett för SemEval-2018 uppgiften om flerspråkig emoji förutsägelse. Vi jämförde prestandan av en SVM, LSTM och en ensemble av dessa två. Vi fann att SVM presterade bäst på vårt utvecklingsset med en noggrannhet på 61,3% för engelska och 83% för spanska. Funktionerna som används för SVM är små bokstäver n-gram i intervallet 1 till 20, tokeniserade av en TweetTokenizer och borttagna stopord. På provuppsättningen uppnådde vår modell en noggrannhet på 34% på engelska, med en något lägre poäng på 29,7% noggrannhet på spanska.

Abstract

Tunaweza kuweka mfumo wa utabiri wa emoji kwenye twiti za Kiingereza na Kihispania, ulioandaliwa kwa ajili ya kazi ya SemEval-2018 kwenye Udhibiti wa lugha nyingi wa Emoji. Tulifananisha utendaji wa SVM, LSTM na mfano wa hizi mbili. Tumegundua SVM ilifanya vizuri katika maendeleo yetu yenye uhakika wa asilimia 61.3 kwa Kiingereza na asilimia 83 kwa Kihispania. Tamko zinazotumiwa kwa ajili ya SVM zinapungua maneno n a grams katika kiwango cha 1 hadi 20, zilizoonyeshwa na mtumiaji wa Twita na kuvua maneno ya kusitisha. Katika kipindi cha jaribio, mifano yetu ilipata uhakika wa asilimia 34 katika lugha ya Kiingereza, kwa kiwango kidogo cha ukweli wa asilimia 29.7 kwenye lugha ya Kihispania.

Abstract

நாங்கள் ஆங்கிலம் மற்றும் ஸ்பானிஷ் tweets மீது emoji முன்வார்த்தல் அமைப்பை காண்பிக்கிறோம், பல மொழி எமோஜி முன்னேற்றத்தில் செம் நாம் ஒரு SVM, LSTM மற்றும் இவ்விரண்டின் ஒரு ஒப்பிடுகிறோம். எஸ்விஎம் எங்கள் முன்னேற்றத்தில் சிறந்த செயல்படுத்தப்பட்டதை நாங்கள் கண்டுபிடித்தோம் ஆங்கிலத்திற்கு சரியாக 61.3 SVM பயன்படுத்தப்பட்ட பண்புகள் 1-20 விளிம்பில் குறைந்த வார்த்தை n- grams, குறைந்தது, ஒரு TweetTokenizer மற்றும் நிறுத்தும் வார்த்தைகளை அழித்தத சோதனையின் அமைப்பில், எங்கள் மாதிரி ஆங்கிலத்தில் 34% சரியான மதிப்பை பெற்றுவிட்டது, ஸ்பானிஷ் சரியில் 29.7% குறைந்த மதிப்ப

Abstract

Biz emoji bilen Iňlisçe we Ispanýolça tweets hakynda täzelikler üçin bir sistemi tanyşdyrýarys, bir çoxlu dil Emoji Prediksiýasynda taýýarlanan täzelikler üçin taýýarlanýar. Biz SVM, LSTM we bu ikisiniň bir görkezmesini çykardyk. Iňlis dilinde 61.3% iňlis dilinde we ispanyola 83% diýip ýetişmämizde gowy gazanýan SVM tapdyk. SVM üçin ullanylýa n özellikler 1-20 we 1-den kiçi kiçi/beýik kelime hasaplanýar we duran sözleriň sözleridir. Test düzeninde biziň modelimiz iňlis dilinde 34% dogrylygyny ýetdi, iňlis dilinde biraz az 29.7% dogrylygyny bar.

Abstract

ہم انگلیسی اور اسپانیایی ٹویٹ کے بارے میں emoji پیش بینی کے لئے ایک سیستم پیش بینی کریں، جو ملتی زبان ایموجی پیش بینی کے بارے میں سیم Eval-2018 کے لئے تیار کی گئی ہے. ہم نے ایک SVM, LSTM اور ان دونوں میں سے ایک انسبل کی عملکرد مقایسہ کی۔ ہم نے SVM کو اچھی طرح سے انگلیسی کے لئے 61.3% اور 83% اسپانیایی کے لئے پایا ہے۔ Name آزمائش سٹ پر، ہماری مدل انگلیسی پر 34% کی دقیق پہنچ گئی، اسپانیایی پر 29.7% دقیق تھوڑا کم اسکور کے ساتھ۔

Abstract

Biz ingliz va Ispanchadan foydalanuvchi foydalanuvchi tizimni hosil qilamiz, SemEval-2018 bir necha tillar Emoji Diqqat uchun tayyorlangan. We compared the performance of an SVM, LSTM and an ensemble of these two. Biz SVM taʼminlovchimizda eng yaxshi narsa bajarishni topdik. Ingliz tilida 61.3% va 83% Ispanchaga ishlayotgan. Name Sinov sohasida, modelmiz ingliz tilida 34% aniqlanishga erishilgan, ispancha 29.7% aniqligidan biroz qisqa qisqacha foydalanadi.

Abstract

Chúng tôi giới thiệu một hệ thống dự đoán đa dạng của tweet về tiếng Anh và Tây Ban Nha, chuẩn bị cho nhiệm vụ SemEvl-thẩm 8 về dự đoán đa ngôn ngữ Emoji. Chúng tôi đã so sánh hiệu ứng của một SVM, HTTM và một kết hợp của hai loại này. Chúng tôi tìm thấy SVM đã hoàn thành tốt nhất trong bộ phát triển của chúng tôi với độ chính xác 61.3='cho Anh-3=) for Spanish. Các tính n ăng dùng cho SVM là Từ n-grams nhỏ trong khoảng cách 1-20, bị bật bởi Tweet Tokenizer và không có từ dừng. Trên bộ thử nghiệm, người mẫu đạt độ chính xác 34=. trên tiếng Anh, với tỉ số 29.7=. chính xác trong môn Tây Ban Nha.

Abstract

发一于英语西班牙语推文之表情符号,为SemEval-2018多言表情符号占事之备。吾校SVM,LSTM与二者之性也。吾见 SVM 于吾集上为上,英语之准确率为 61.3%,西班牙语之准确率为 83%。 SVM 者,介于 1 20 之间小书单词 n 元语法, TweetTokenizer 记而去停用词。试集上,吾形于英语之准确率为34%,西班牙语之准确率略低,为29.7%。

Anthology ID:: S18-1072
Volume:: Proceedings of The 12th International Workshop on Semantic Evaluation
Month:: June
Year:: 2018
Address:: New Orleans, Louisiana
Venue:: SemEval
SIGs:: SIGLEX | SIGSEM
Publisher:: Association for Computational Linguistics
Note:
Pages:: 454–458
Language:
URL:: https://aclanthology.org/S18-1072
DOI:: 10.18653/v1/S18-1072
Bibkey:
Cite (ACL):: Daphne Groot, Rémon Kruizinga, Hennie Veldthuis, Simon de Wit, and Hessel Haagsma. 2018. PickleTeam ! at SemEval-2018 Task 2 : English and Spanish Emoji Prediction from TweetsPickleTeam! at SemEval-2018 Task 2: English and Spanish Emoji Prediction from Tweets. In Proceedings of The 12th International Workshop on Semantic Evaluation, pages 454–458, New Orleans, Louisiana. Association for Computational Linguistics.
Cite (Informal):: PickleTeam ! at SemEval-2018 Task 2 : English and Spanish Emoji Prediction from TweetsPickleTeam! at SemEval-2018 Task 2: English and Spanish Emoji Prediction from Tweets (Groot et al., SemEval 2018)
Copy Citation:
PDF:: https://aclanthology.org/S18-1072.pdf
Terminologies:

PDF Cite Search Translate