Newest papers

Beyond a Single Sentiment Score: Topical and Affective Dimensions of Emoji Meaning on Twitter

Rohan James, Ioannis Christofilogiannis, Yuuv Jauhari, Shreya Shah, Gauri Pethkar · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28337 · open-access PDF

Vietnamese

Emoji được coi rộng rãi là các token cảm xúc nhỏ gọn có ý nghĩa được tóm tắt bằng một điểm cảm xúc duy nhất. Chúng tôi lập luận rằng hình ảnh này là không đầy đủ. Từ một corpus của 16{,}575 tweet tiếng Anh và một thước đo per-emoji chúng tôi gọi là \emph{stability delta} (trong lớp trừ tương tự giữa lớp cosine của nhúng câu), chúng tôi cho thấy rằng các emoji được sử dụng trong các bối cảnh hiện tại được nhóm chặt chẽ cũng hiển thị \emph{more} phân cực cảm xúc nguồn đám đông, không ít hơn. Xác nhận chống lại từ điển cảm xúc Kralj Novak et al.\ (2015) , mối tương quan trung tâm là Spearman $ρ = +0.361$ (Holm $p = 0.015$, 95% boo

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Emoji are widely treated as compact affective tokens whose meaning is summarised by a single sentiment score. We argue that this picture is incomplete. From a corpus of 16{,}575 English tweets and a per-emoji metric we call \emph{stability delta} (within-class minus between-class cosine similarity of sentence embeddings), we show that emojis used in tightly clustered topical contexts also exhibit \emph{more} polarised crowd-sourced sentiment, not less. Validated against the Kralj Novak et al.\ (2015) sentiment lexicon, the central correlation is Spearman $ρ= +0.361$ (Holm $p = 0.015$, 95\% boo

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Is this paper real? This page was built from OpenAlex and arXiv records, not generated. Software can verify any reference in one call: GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.28337, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txt

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange