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J-GLOBAL ID：202002212067239750   整理番号：20A0276159

政治的記憶の進化:マルチモーダル深層学習によるインターネット記憶の検出と特性化【JST・京大機械翻訳】

The evolution of political memes: Detecting and characterizing internet memes with multi-modal deep learning

著者 (3件)： Beskow David M. (School of Computer Science Carnegie Mellon University 5000 Forbes Ave, Pittsburgh, PA 15213, USA) ,  Kumar Sumeet (School of Computer Science Carnegie Mellon University 5000 Forbes Ave, Pittsburgh, PA 15213, USA) ,  Carley Kathleen M. (School of Computer Science Carnegie Mellon University 5000 Forbes Ave, Pittsburgh, PA 15213, USA)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 57  号： 2  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文化的関連性を有するヒューマを組み合わせることにより,インターネットメームはディジタル時代のユビキタスなアーチファクトになっている。彼のブックで記述されたRichard Dawkinsとして,Selfish Geneは,「突然変異」と「継承」の複雑な過程を通して伝播し進化するように,文化的遺伝子のように振舞う。インターネット上では,これらのメムズは文化や社会における固有のバイアスを活性化し,時には論理的アプローチを説得的な議論に置き換える。インターネット上での成功の公平な共有にもかかわらず,それらの検出と進化はまだ研究されていない。本研究では,インターネット上で画像を分類するためのマルチモーダルの深い学習モデルであるMeme-Hunterを提案し,評価し,これを単一モードアプローチと比較した。次に,画像類似性,メム特異的光学文字認識,および顔検出を用いて,2018US中期選択におけるTwitter上に共有されたメムズのファミリーを発見し,研究した。電子プロセスにおけるメム突然変異をマッピングすることによって,本研究は,メム進化のRichard Dawkinsの概念を確認した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習モデル ,  バイアス ,  *学習 ,  突然変異 ,  単一モード ,  *多モード ,  コンピュータビジョン ,  文字認識 ,  アーチファクト ,  ディジタル方式 ,  キャラクタリゼーション ,  *インターネット ,  遺伝子
準シソーラス用語： 顔検出 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 深層学習 ,  マルチモーダル学習 ,  コンピュータビジョン ,  記憶検出 ,  MEME

分類 (2件)： 検索技術  (AC06020S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 政治 ,  進化 ,  マルチモーダル ,  深層学習 ,  インターネット ,  特性化