論文の概要: Towards mapping the contemporary art world with ArtLM: an art-specific NLP model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07127v2
• Date: Thu, 15 Dec 2022 09:10:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 13:28:15.511348
• Title: Towards mapping the contemporary art world with ArtLM: an art-specific NLP model
• Title（参考訳）: 現代美術の世界をArtLMでマッピングする : 美術特化NLPモデル
• Authors: Qinkai Chen, Mohamed El-Mennaoui, Antoine Fosset, Amine Rebei, Haoyang Cao, Christy E\'oin O'Beirne, Sasha Shevchenko and Mathieu Rosenbaum
• Abstract要約: 本報告では, 現代美術家間の相互関係を明らかにするために, 総合自然言語処理フレームワーク(ArtLM)を提案する。 広範囲な実験により, 85.6%の精度と84.0%のF1スコアが得られた。 また,ArtLMの出力から構築したアーティストネットワークの可視化と定性解析も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With an increasing amount of data in the art world, discovering artists and artworks suitable to collectors' tastes becomes a challenge. It is no longer enough to use visual information, as contextual information about the artist has become just as important in contemporary art. In this work, we present a generic Natural Language Processing framework (called ArtLM) to discover the connections among contemporary artists based on their biographies. In this approach, we first continue to pre-train the existing general English language models with a large amount of unlabelled art-related data. We then fine-tune this new pre-trained model with our biography pair dataset manually annotated by a team of professionals in the art industry. With extensive experiments, we demonstrate that our ArtLM achieves 85.6% accuracy and 84.0% F1 score and outperforms other baseline models. We also provide a visualisation and a qualitative analysis of the artist network built from ArtLM's outputs.
• Abstract（参考訳）: 美術界におけるデータ量の増加に伴い、コレクターの嗜好に適したアーティストやアートワークの発見が課題となっている。 芸術家に関する文脈情報は現代美術と同じくらい重要になっているので、もはや視覚情報を使うには不十分である。 本稿では,現代美術家同士のつながりを,その伝記に基づいて発見するための汎用的自然言語処理フレームワーク(artlm)を提案する。 このアプローチでは、まず既存の一般英語モデルの事前学習を、大量の未学習アート関連データを用いて継続する。 そして、このトレーニング済みの新しいモデルに、私たちのバイオグラフィーペアデータセットを、アート業界のプロフェッショナルチームによって手動で注釈付けしました。 広範囲な実験により、我々のArtLMは85.6%の精度と84.0%のF1スコアを達成し、他のベースラインモデルより優れていることを示す。 また,ArtLMの出力から構築したアーティストネットワークの可視化と定性解析も提供する。

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