[논문 리뷰] EmojiNet: Building a Machine Readable Sense Inventory for Emoji

Sanjaya Wijeratne, Lakshika Balasuriya외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 10. 25.

Digital Communication and Language참고 문헌 1인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 BabelNet과 웹 기반 이모지 자원을 사용하여 유니코드 이모지와 그 맥락에 맞는 의미를 연결함으로써, 이모지에 대한 기계로 읽을 수 있는 의미 어휘집인 EmojiNet을 소개한다. 단어 의미 해석 기법—특히 단순화된 Lesk 알고리즘—을 적용함으로써, 트윗에서 '기도하는 손' (기도)와 '하이파이브' (축하)와 같은 맥락에 맞는 이모지의 의도된 의미를 시스템이 식별할 수 있게 하며, 실제 사용 사례에서의 의미 해석 정확도가 입증되었다.

ABSTRACT

Emoji are a contemporary and extremely popular way to enhance electronic communication. Without rigid semantics attached to them, emoji symbols take on different meanings based on the context of a message. Thus, like the word sense disambiguation task in natural language processing, machines also need to disambiguate the meaning or sense of an emoji. In a first step toward achieving this goal, this paper presents EmojiNet, the first machine readable sense inventory for emoji. EmojiNet is a resource enabling systems to link emoji with their context-specific meaning. It is automatically constructed by integrating multiple emoji resources with BabelNet, which is the most comprehensive multilingual sense inventory available to date. The paper discusses its construction, evaluates the automatic resource creation process, and presents a use case where EmojiNet disambiguates emoji usage in tweets. EmojiNet is available online for use at http://emojinet.knoesis.org.

연구 동기 및 목표

• 이모지의 맥락에 맞는 의미를 식별하기 위한 표준화되고 기계로 읽을 수 있는 자원의 부족을 해결하기 위해.
• 자연어 맥락에서 이모지 의미를 해석할 수 있도록 시스템을 가능하게 하여, 자연어 처리(NLP)에서 단어 의미 해석과 유사하게 작동하도록 하기 위해.
• 이모지와 영문 정의, 품사 태그, 예시 사용법, BabelNet과의 연결을 포함한 통합된 쿼리 가능한 지식 기반을 구축하기 위해.
• 감성 분석, 감정 탐지, 소셜 미디어 이해와 같은 후속 NLP 작업을 지원하기 위해 의미 인식 기반의 이모지 표현을 제공하기 위해.

제안 방법

• 네 가지 공개된 웹 기반 이모지 어휘집을 하나의 구조화된 지식 기반으로 통합하기 위해.
• 가장 가까운 이웃 기반의 이미지 기반 정렬 기법을 사용하여 이러한 자원의 이모지 의미를 BabelNet 의미에 매핑하기 위해.
• 두 가지 단어 의미 해석 전략—가장 흔한 의미 및 가장 인기 있는 의미—을 적용하여 이모지 의미를 BabelNet 의미 ID에 매핑하기 위해.
• 각 이모지 의미에 연결된 BabelNet 정의에서 맥락 관련 단어를 추출하여 맥락 기반의 의미 해석을 지원하기 위해.
• Simplified Lesk 알고리즘을 사용하여 트윗 내용과 의미 전용 맥락 단어 간의 단어 겹침을 계산하여 의미 해석을 수행하기 위해.
• EmojiNet를 http://emojinet.knoesis.org에서 공개 웹 서비스로 제공하여 프로그래밍적 접근 및 NLP 파이프라인에의 통합을 지원하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 BabelNet과 같은 多어휘 의미 어휘집과 통합하여 여러 웹 기반 이모지 자원을 자동으로 통합함으로써, 이모지에 대한 기계로 읽을 수 있는 의미 어휘집을 구축할 수 있는가?
• RQ2 이미지 기반 정렬 및 단어 의미 해석 기법의 사용이 이모지의 올바른 맥락 의미에 연결하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ3 EmojiNet는 실제 소셜 미디어 텍스트, 예를 들어 트윗에서 이모지 의미 해석의 정확도를 어느 정도 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 EmojiNet는 감성 분석과 같은 후속 NLP 작업을 지원할 수 있는가? 즉, 의미 인식 기반의 이모지 해석을 가능하게 하는가?
• RQ5 BabelNet에서 추출한 의미 정의 및 맥락 단어가 맥락에서 정확한 의미 해석을 지원하는 데 얼마나 잘 작동하는가?

주요 결과

• EmojiNet는 네 가지 웹 기반 이모지 자원을 통합하고, 이미지 기반 최근접 이웃 매칭 기법을 사용하여 BabelNet과 정렬함으로써, 이모지에 대한 기계로 읽을 수 있는 의미 어휘집을 성공적으로 구축하였다.
• 평가 결과, 가장 인기 있는 의미 기반 해석 방법이 가장 흔한 의미 기반 방법보다 성능이 뛰어나, 사용 빈도보다는 실제 사용에서의 인기도가 맥락에서의 의미를 더 잘 나타내는 지표임을 시사한다.
• 트윗에 대한 사용 사례에서, Simplified Lesk 알고리즘이 맥락 단어 겹침을 기반으로, 실종에 대한 메시지에서는 '기도(동사)'로, 성취에 대한 메시지에서는 '하이파이브(명사)'로 이모지를 정확히 해석하였다.
• 실시간 응용 프로그램에서의 의미 해석을 효과적으로 지원하기 위해, BabelNet 정의에서 추출한 의미 전용 맥락 단어(예: 'worship', 'thanksgiving', 'god' → 'pray')가 유용함을 입증하였다.
• EmojiNet는 BabelNet 경유로 WordNet, VerbNet, 위키백과와 같은 외부 지식 기반과의 연결을 가능하게 하여, NLP 응용 프로그램에서의 유용성을 높였다.
• 이 자원은 http://emojinet.knoesis.org에서 공개되어 있으며, 감성 분석, 이모지 유사도, 의미 해석 파이프라인에의 프로그래밍적 접근 및 통합을 지원한다.