論文の概要: A Template Is All You Meme

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06649v2
• Date: Wed, 19 Feb 2025 14:08:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:56:42.390048
• Title: A Template Is All You Meme
• Title（参考訳）: テンプレートはただのミーム
• Authors: Luke Bates, Peter Ebert Christensen, Preslav Nakov, Iryna Gurevych,
• Abstract要約: 5,200以上のmemeテンプレート、それらに関する情報、および54,000のテンプレートインスタンスの例で構成された知識ベースを作成します。 ミームテンプレートのセマンティック信号を調べるために,データセット中のミームと知識ベースに含まれるベーステンプレートを距離ベースで検索することでマッチングできることを示す。 メメテンプレートの検証により,検討対象のデータセット毎の最先端性能が得られ,テンプレート性に基づく解析方法が確立された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.03172165923058
• License:
• Abstract: Templatic memes, characterized by a semantic structure adaptable to the creator's intent, represent a significant yet underexplored area within meme processing literature. With the goal of establishing a new direction for computational meme analysis, here we create a knowledge base composed of more than 5,200 meme templates, information about them, and 54,000 examples of template instances (templatic memes). To investigate the semantic signal of meme templates, we show that we can match memes in datasets to base templates contained in our knowledge base with a distance-based lookup. To demonstrate the power of meme templates, we create TSplit, a method to reorganize datasets, where a template or templatic instance can only appear in either the training or test split. Our re-split datasets enhance general meme knowledge and improve sample efficiency, leading to more robust models. Our examination of meme templates results in state-of-the-art performance for every dataset we consider, paving the way for analysis grounded in templateness.
• Abstract（参考訳）: テンポラティック・ミームは、創造者の意図に適応可能な意味構造によって特徴づけられるが、ミーム処理文学の中では重要で未発見の領域である。 計算ミーム分析の新しい方向性を確立することを目的として,5,200以上のミームテンプレート,それらに関する情報,テンプレートインスタンス(テンプレートミーム)の54,000例からなる知識ベースを構築した。 ミームテンプレートのセマンティック信号を調べるために,データセット中のミームと知識ベースに含まれるベーステンプレートを距離ベースで検索することでマッチングできることを示す。 ミームテンプレートのパワーを示すために、データセットを再編成するTSplitを作成します。 我々の再分割データセットは一般的なミームの知識を高め、サンプル効率を改善し、より堅牢なモデルを生み出す。 メメテンプレートの検証により,検討対象のデータセット毎の最先端性能が得られ,テンプレート性に基づく解析方法が確立された。

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