Meme 中视觉 - 语言隐喻中的宣传手法检测
本文提出了一种新的多标签多模态任务:检测特定类型的宣传技巧在网络迷因中的使用,并基于一个包含 22 种宣传技巧的标注数据集开展了实验,结果表明同时理解文本和图像是检测这些技巧的关键。
Aug, 2021
该研究针对社交媒体上流行的多模式互联网模因进行情感分析,人工标注了约 10,000 条模因标签,并涵盖情感和情感类型(讽刺,有趣,冒犯,积极影响)及其相应的强度,三项任务中分别取得了 F1 得分的最佳表现分别为 0.35、0.51 和 0.32。
Aug, 2020
该研究提出检测交替语言的宣传技术是一项具有挑战性的任务,重点关注于低资源语言,提出了一种新的 Fine-Tuning 策略,并在一些实验中进行了对比。
May, 2023
利用 Class Definition Prediction 和超边缘嵌入方法构建的集成模型,提高了迷因分类的准确性和全面性,实现了多语言感化技巧的检测任务。
Apr, 2024
该研究论文描述了关于如何检测阿拉伯推特上的宣传技术的共享任务,该任务吸引了 63 个团队注册,11 个团队提交了系统描述论文。
Nov, 2022
探索使用知识图谱来调查互联网迷因在社交媒体上的发布与流行,并借助知识图谱映射的概念来研究迷因在不同平台上的普及度、发现流行迷因以及选择常见迷因渠道和子论坛,并演示如何通过与知识图谱的关联,帮助用户获得社交媒体上迷因的背景信息。
Nov, 2023
本研究使用感知哈希和聚类分析技术,并以 13 个月内从 Twitter、Reddit、4chan 和 Gab 收集的 26 亿帖子和 1.6 亿张图像的数据集为基础,检测和量化了多个网络社区间的互动传播效果,揭示了网络社区间恶意并极具争议的热门、多样的互联网模因,展示了如何使用霍克斯过程来模拟网络社区之间的相互影响。
May, 2018