نتایج

BERT: ٪بهترین عملکرد → دقت ۴۴
قوی روی ایموجی‌های پرکاربرد و مشخص (❤️، 🎄، 🇺🇸). ضعیف روی ایموجی‌های کمیاب یا مشابه.

CNN: ٪دقت ۳۳
خوب روی ایموجی‌هایی با الگوهای مشخص (🎄، 🔥).

Transformer: ٪دقت ~۳۰
بهتر از شبکه ساده، ولی overfitting زیاد.

شبکه ساده: ضعیف‌ترین (۲۸٪). خیلی ساده‌ست برای این کار.

Results

BERT: Best accuracy (44%) + best weighted F1 (0.45). Strong on frequent emojis and distinctive ones (❤️, 🎄, 🇺🇸). Weak on rare/ambiguous emojis.



CNN: Second best (33%). Great at spotting emojis tied to clear word patterns (🎄, 🔥).


Transformer: Moderate (30%). Better than feedforward but still overfit.


Feedforward: Weakest (28%). Too simple to capture nuance.


👉 BERT wins because of pretraining + context awareness. CNN is a good backup for spotting distinct keywords.

🔰 @scopeofai | #papers