Twitter 上模因的语义检索
计算与语言
2020-05-22 v4 社会与信息网络
摘要
模因正成为分析社交媒体上行为的有用数据来源。然而，一个亟待解决的问题是如何正确识别模因。由于每天在社交媒体上发布的模因数量巨大，亟需自动化的方法对大型模因数据集进行分类与检索。本文提出并比较了多种将图像自动分类为模因的方法。此外，我们提出了一种方法，可利用文本查询从数据集中实现模因检索系统。我们使用从智利 Twitter 用户收集的大型模因数据集对方法进行了实验评估，该数据集由一组专家标注。尽管部分评估方法有效，但仍有改进空间。
引用
@article{arxiv.2002.01462,
title = {Semantic Search of Memes on Twitter},
author = {Jesus Perez-Martin and Benjamin Bustos and Magdalena Saldana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.01462},
year = {2020}
}
备注
Computational Methods Interest Group of the 70th International Communication Association Conference, May 2020 Virtual conference presentation link: https://player.vimeo.com/video/418320378