Modele emoticone facebook

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Facebook fournit des réactions «Emoji» animées aux messages. Les réactions Facebook ne correspondent pas à des emojis spécifiques dans la norme Unicode, mais approximatives de ces caractères: «nous voulons comprendre les réactions de l`utilisateur derrière ces clics sur les émoticônes en modélisant le problème comme le problème de classement, étant donné un post Facebook , un algorithme peut-il prédire le bon classement parmi six émoticônes en termes de votes?», a déclaré Zhang. Les scientifiques ont développé un nouveau modèle d`ordinateur, appelé le classement de label robuste (ROAR), qui peut décoder comment les gens utilisent des émoticônes sur les plateformes de médias sociaux comme Facebook les chercheurs ont formé le modèle en utilisant quatre ensembles de données de poste Facebook, y compris les postes publics de utilisateurs ordinaires, le New York Times, le Wall Street Journal et le Washington Post, et ont montré que leur solution surperformait significativement les solutions existantes. Les quatre séries de données ont été analysées après que Facebook a introduit les six émoticônes en 2016. Les chercheurs suggèrent que la recherche future peut explorer les multiples significations pour aimer un poste. Les emojis sont un vaste groupe de caractères spéciaux qui extraient différents visages, objets et symboles. Alors que de nombreux systèmes d`exploitation informatiques sont capables d`interpréter les emojis de leur propre chef, Facebook les remplace par des images uniques qu`ils ont créées. UNIVERSITY PARK, PA. — alors que le fidèle bouton „like” est toujours la façon la plus populaire de signaler l`approbation pour les publications Facebook, un modèle d`ordinateur peut aider les utilisateurs et les entreprises à naviguer dans la façon de plus en plus compliquée que les gens expriment comment ils se sentent sur les médias sociaux, selon les chercheurs de Penn State. Les chercheurs, qui présenteront leurs conclusions lors de la trente-deuxième Conférence de l`AAAI sur l`intelligence artificielle aujourd`hui (6 février) à la Nouvelle-Orléans, ont utilisé une technique d`IA appelée «machine learning supervisée» pour évaluer leur solution nouvellement développée, a ajouté Lee. Dans cette étude, les chercheurs ont formé le modèle à l`aide de quatre ensembles de données de poste Facebook, y compris les postes publics des utilisateurs ordinaires, le New York Times, le Wall Street Journal et le Washington Post, et a montré que leur solution a nettement dépassé les Solutions. Les quatre séries de données ont été analysées après que Facebook a introduit les six émoticônes en 2016.

Alors que Facebook a présenté une seule réaction émoticône officielle, le bouton like, le site des médias sociaux a ajouté cinq boutons de plus-l`amour, haha, Wow, triste et fâché-l`année dernière. Les émoticônes sont des caractères typés qui semblent transmettre une émotion ou un sentiment, comme un simple Smiley:).

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