論文の概要: Social Meme-ing: Measuring Linguistic Variation in Memes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09130v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 17:20:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 14:51:06.749741
• Title: Social Meme-ing: Measuring Linguistic Variation in Memes
• Title（参考訳）: ソーシャルミーム--ミームにおける言語的変化の測定
• Authors: Naitian Zhou, David Jurgens and David Bamman
• Abstract要約: 我々は,ミームの個々のインスタンスをテンプレートやセマンティック変数にクラスタリングする計算パイプラインを構築した。 それらのセマンティック関数によってクラスタ化された3.8MイメージのtextscSemanticMemesデータセットを利用可能にしています。 我々はこれらのクラスターを用いて、ミームの言語的変化を分析し、サブレディット間でのミーム使用の社会的意義のある変動が存在することを発見するだけでなく、これらのコミュニティにおけるミームの革新と文化のパターンが、以前の文章言語での発見と一致していることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.226580919186613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Much work in the space of NLP has used computational methods to explore sociolinguistic variation in text. In this paper, we argue that memes, as multimodal forms of language comprised of visual templates and text, also exhibit meaningful social variation. We construct a computational pipeline to cluster individual instances of memes into templates and semantic variables, taking advantage of their multimodal structure in doing so. We apply this method to a large collection of meme images from Reddit and make available the resulting \textsc{SemanticMemes} dataset of 3.8M images clustered by their semantic function. We use these clusters to analyze linguistic variation in memes, discovering not only that socially meaningful variation in meme usage exists between subreddits, but that patterns of meme innovation and acculturation within these communities align with previous findings on written language.
• Abstract（参考訳）: NLPの分野における多くの研究は、社会言語学的テキストの変化を探索するために計算手法を用いてきた。 本稿では,視覚的テンプレートとテキストからなる多モーダル言語としてのミームが,意味のある社会的変動を示すことを論じる。 我々は,メメの個々のインスタンスをテンプレートやセマンティック変数にクラスタリングする計算パイプラインを構築し,それらのマルチモーダル構造を活用する。 この手法をredditのミーム画像の大規模なコレクションに適用し,その意味関数によってクラスタ化された3.8m画像からなる,結果の \textsc{semanticmemes} データセットを利用可能にする。 我々はこれらのクラスターを用いて、ミームの言語的変化を分析し、サブレディット間でのミーム使用の社会的意義のある変動が存在するだけでなく、これらのコミュニティにおけるミームの革新と文化のパターンが、以前の文献言語での発見と一致していることを発見した。

関連論文リスト

• Large Vision-Language Models for Knowledge-Grounded Data Annotation of Memes [5.243460995467895]
  本研究は,50種類のミームテンプレートを中心とした33,000以上のミームからなる大規模データセットであるClassic Memes-50-templates (CM50)を紹介する。 また,大規模な視覚言語モデルを利用して,高品質な画像キャプション,ミームキャプション,文芸機器ラベルを自動生成するアノテーションパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-23T17:18:30Z)
• Decoding Memes: A Comparative Study of Machine Learning Models for Template Identification [0.0]
  ミームテンプレート(meme template)は、ミームを作成するのに使用されるレイアウトまたはフォーマットである。 ミームのバイラル性に関する広範な研究にもかかわらず、ミームのテンプレートを自動的に識別する作業は依然として課題である。 本稿では,既存のmemeテンプレート識別手法の総合的な比較と評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T12:52:06Z)
• XMeCap: Meme Caption Generation with Sub-Image Adaptability [53.2509590113364]
  社会的な意味や文化的な詳細に深く根ざした噂は、機械にとってユニークな挑戦である。 我々は、教師付き微調整と強化学習を採用するtextscXMeCapフレームワークを紹介した。 textscXMeCapは、シングルイメージのミームの平均評価スコアが75.85で、マルチイメージのミームは66.32で、それぞれ3.71%と4.82%で最高のベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T10:51:46Z)
• Meme-ingful Analysis: Enhanced Understanding of Cyberbullying in Memes Through Multimodal Explanations [48.82168723932981]
  Em MultiBully-Exは、コード混在型サイバーいじめミームからマルチモーダルな説明を行うための最初のベンチマークデータセットである。 ミームの視覚的およびテキスト的説明のために,コントラスト言語-画像事前学習 (CLIP) アプローチが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T11:24:30Z)
• PromptMTopic: Unsupervised Multimodal Topic Modeling of Memes using Large Language Models [7.388466146105024]
  テキストと視覚の両方からトピックを学習する新しいマルチモーダルプロンプトベースモデルであるtextPromptMTopicを提案する。 本モデルは,テキストと視覚的モダリティ間の意味的相互作用を考慮して,ミームから学習したトピックを効果的に抽出し,クラスタ化する。 我々の研究は、今日の社会における重要なコミュニケーション形態であるミームの話題とテーマの理解に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T03:36:50Z)
• A Template Is All You Meme [76.03172165923058]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T19:38:14Z)
• Detecting and Understanding Harmful Memes: A Survey [48.135415967633676]
  我々は有害なミームに焦点を当てた総合的な調査を行っている。 興味深い発見の1つは、多くの有害ミームが実際には研究されていないことである。 別の観察では、ミームは異なる言語で再パッケージ化することでグローバルに伝播し、多言語化することもできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-09T13:43:27Z)
• Do Images really do the Talking? Analysing the significance of Images in Tamil Troll meme classification [0.16863755729554888]
  我々は,ミームの分類における画像の視覚的特徴の重要性を探究する。 画像とテキストに基づいて,ミームをトロール・ノントロールのミームとして組み込もうとする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T09:04:42Z)
• Memes in the Wild: Assessing the Generalizability of the Hateful Memes Challenge Dataset [47.65948529524281]
  Pinterestからヘイトフルで非ヘイトフルなミームを収集して、Facebookデータセットで事前トレーニングされたモデルで、サンプル外のパフォーマンスを評価します。 1) キャプションをOCRで抽出しなければならない,2) ミームは従来のミームよりも多様であり, 会話のスクリーンショットやテキストをプレーンな背景に表示する,という2つの重要な側面がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-09T09:04:05Z)
• Entropy and complexity unveil the landscape of memes evolution [105.59074436693487]
  われわれは、2011年から2020年までの10年間で、Redditから200万のビジュアルミームの進化を研究した。 ミームは新たなインターネットメタ言語の一部であるという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-26T07:41:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。