論文の概要: Tides of Memory: Digital Echoes of Netizen Remembran
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16579v1
- Date: Sat, 20 Sep 2025 08:48:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 15:10:02.298513
- Title: Tides of Memory: Digital Echoes of Netizen Remembran
- Title（参考訳）: 記憶の潮流:Netizen Remembranのデジタルエコー
- Authors: Lingyu Peng, Chang Ge, Liying Long, Xin Li, Xiao Hu, Pengda Lu, Qingchuan Li, Jiangyue Wu,
- Abstract要約: このアートワークは、中国における集団的なオンライン喪の振る舞いを視覚化する学際的な相互作用のインスタレーションを提示する。
7人の著名な中国作家の死後、シナワイボに投稿された記念コンテンツに焦点を合わせることで、断片化されたテキスト表現を没入型のデジタルモニュメントに変換するために、データスクレーピング、自然言語処理、および3Dモデリングを採用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.274092810899215
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This artwork presents an interdisciplinary interaction installation that visualizes collective online mourning behavior in China. By focusing on commemorative content posted on Sina Weibo following the deaths of seven prominent Chinese authors, the artwork employs data scraping, natural language processing, and 3D modeling to transform fragmented textual expressions into immersive digital monuments. Through the analysis of word frequencies, topic models, and user engagement metrics, the system constructs a semantic-visual landscape that reflects both authorial legacies and collective memory. This research contributes to the fields of digital humanities, visualization design, and digital memorial architecture by proposing a novel approach for preserving and reactivating collective memory in the digital age.
- Abstract（参考訳）: このアートワークは、中国における集団的なオンライン喪の振る舞いを視覚化する学際的な相互作用のインスタレーションを提示する。
7人の著名な中国作家の死後、シナワイボに投稿された記念コンテンツに焦点を合わせることで、断片化されたテキスト表現を没入型のデジタルモニュメントに変換するために、データスクレーピング、自然言語処理、および3Dモデリングを採用する。
単語頻度、トピックモデル、ユーザエンゲージメントのメトリクスの分析を通じて、システムは、権威的正当性と集合記憶の両方を反映した意味的視覚的景観を構築する。
本研究は,デジタル時代の集団記憶を保存・再活性化するための新しいアプローチを提案することにより,デジタル人文科学,可視化設計,デジタル記念建築の分野に貢献する。
関連論文リスト
- Syllables to Scenes: Literary-Guided Free-Viewpoint 3D Scene Synthesis from Japanese Haiku [7.9900858134493]
本研究では,詩の抽象概念を空間表現に変換する新しいフレームワークであるHaikuVerseを紹介する。
本稿では,従来の詩の分析を先進的な生成技術と相乗化するための文芸指導的アプローチを提案する。
本研究の枠組みは,(1)構造的意味分解による明示的イメージと暗黙的感情共鳴を捉える階層的言語批判理論(H-LCTGP)と,(2)詩的要素を体系的に一貫性のある3Dシーンに変換する多段的次元合成(PDS)である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-17T09:18:06Z) - Semi-supervised Chinese Poem-to-Painting Generation via Cycle-consistent Adversarial Networks [2.250406890348191]
本稿では,周期整合型対数ネットワークを用いた半教師付き手法を提案する。
生成した詩や絵画の品質,多様性,一貫性を評価するために,新しい評価指標を導入する。
提案手法は従来の手法よりも優れており,芸術表現の象徴的本質をとらえる可能性を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T04:57:44Z) - Puzzle Pieces Picker: Deciphering Ancient Chinese Characters with Radical Reconstruction [73.26364649572237]
Oracle Bone Inscriptionsは、世界で最も古い書式である。
多くのOracle Bone Inscriptions (OBI) は未解読のままであり、今日の古生物学におけるグローバルな課題の1つとなっている。
本稿では, 急進的再構成によってこれらの謎的文字を解読する新しい手法, Puzzle Pieces Picker (P$3$) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T07:34:39Z) - Digital Life Project: Autonomous 3D Characters with Social Intelligence [86.2845109451914]
Digital Life Projectは、言語をユニバーサルメディアとして活用し、自律的な3Dキャラクタを構築するためのフレームワークである。
私たちのフレームワークは、SocioMindとMoMat-MoGenの2つの主要コンポーネントで構成されています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T18:58:59Z) - MaRU: A Manga Retrieval and Understanding System Connecting Vision and
Language [10.226184504988067]
MaRU (Manga Retrieval and Understanding) は、マンガフレーム内の対話とシーンの効率的な検索を容易にするために、視覚と言語を接続する多段階システムである。
MaRUのアーキテクチャは、テキストとフレーム境界ボックスを識別するオブジェクト検出モデル、テキストを埋め込むテキストエンコーダ、およびテキスト情報と視覚情報を統合してシーン検索のための統合埋め込み空間にマージするビジョンエンコーダを統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-22T05:51:02Z) - There Is a Digital Art History [1.0878040851637998]
我々はJohanna Drucker氏の質問を再考する。
我々は,「デジタル」美術史へのパラダイムシフトを示唆する2つの主要な側面に着目した分析を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T21:21:03Z) - AIwriting: Relations Between Image Generation and Digital Writing [0.0]
2022年、GPT-3のようなAIテキスト生成システムとDALL-E 2のようなAIテキスト・画像生成システムは飛躍的に飛躍した。
このパネルでは、電子文学の著者や理論家のグループが、これらのシステムによって提示される人間の創造性のための新しいオプポー・ツニティについて検討している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-18T09:23:05Z) - Digital Editions as Distant Supervision for Layout Analysis of Printed
Books [76.29918490722902]
本稿では,この意味的マークアップを,レイアウト解析モデルのトレーニングと評価のための遠隔監視として利用する手法について述べる。
DTA(Deutsches Textarchiv)の50万ページにわたるモデルアーキテクチャの実験では、これらの領域レベルの評価手法と画素レベルのメトリクスとワードレベルのメトリクスとの高い相関性を見出した。
自己学習による精度向上の可能性と、DTAで訓練されたモデルが他の歴史書に一般化できる可能性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-23T16:51:53Z) - Remember What You have drawn: Semantic Image Manipulation with Memory [84.74585786082388]
本稿では,リアルでテキスト変換された画像を生成するメモリベースの画像操作ネットワーク(MIM-Net)を提案する。
頑健なメモリを学習するために,新しいランダム化メモリトレーニング損失を提案する。
4つの一般的なデータセットに対する実験は、既存のデータセットと比較して、我々の手法の優れた性能を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-27T03:41:59Z) - Improving Generation and Evaluation of Visual Stories via Semantic
Consistency [72.00815192668193]
一連の自然言語キャプションが与えられた場合、エージェントはキャプションに対応する一連の画像を生成する必要がある。
それまでの作業では、このタスクで合成テキスト・画像モデルより優れた繰り返し生成モデルを導入してきた。
従来のモデリング手法には、デュアルラーニングフレームワークの追加など、いくつかの改善点を提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-20T20:42:42Z) - Matching Visual Features to Hierarchical Semantic Topics for Image
Paragraph Captioning [50.08729005865331]
本稿では,階層的トピック誘導画像段落生成フレームワークを開発した。
複数の抽象レベルでの画像とテキストの相関をキャプチャするために、変分推論ネットワークを設計します。
段落生成を導くために、学習した階層的トピックと視覚的特徴を言語モデルに統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-10T06:55:39Z)
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。