Marvin John Ignacio;Thanh Tin Nguyen;Jia Wang;Yong-Guk Kim
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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pp.628-631
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2023
We present a new approach to evaluate the generated texts by Large Language Models (LLMs) for meme classification. Analyzing an image with embedded texts, i.e. meme, is challenging, even for existing state-of-the-art computer vision models. By leveraging large image-to-text models, we can extract image descriptions that can be used in other tasks, such as classification. In our methodology, we first generate image captions using BLIP-2 models. Using these captions, we use GPT-4 to evaluate the relationship between the caption and the meme text. The results show that OPT6.7B provides a better rating than other LLMs, suggesting that the proposed method has a potential for meme classification.
이 연구는 디지털 혁명으로 인해 변화한 정보 환경에서 리터러시 교육을 위한 정보자원으로 밈을 개념화하기 위한 시론적 연구이다. 이 연구의 목적은 정보자원으로서 밈의 활용을 촉진하기 위해 밈의 맥락과 실재를 규명하는 데에 있다. 이를 연구문제로 환원시키면 다음과 같다. 첫째, '밈'은 어떠한 주제들과 함께 연구되는가? 둘째, 어떠한 것들이 '밈'으로 포착되어 연구되는가? 연구문제를 소명하기 위해 국내 밈 연구 145건을 대상으로 빈도분석과 동시출현빈도 네트워크 분석을 실시하였고, 이 중 73건을 대상으로 밈 사례 275개를 추출하여 내용 분석을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 밈은 인문학, 사회과학, 복합학, 예술체육학 분야에서 주로 연구되고 있었다. 또한 연구 초기에는 Dawkins의 밈 개념을 토대로 한 이론 연구(2012년 전후), 한류 콘텐츠 확산을 설명하기 위한 밈 개념 도입 연구(2015년 전후), 문화사회학의 주요 연구 주제로서 밈 개념의 독자적 연구(2019년 전후)가 이루어졌다. 둘째, 밈은 언어적 특성을 중점적으로 가지고 있었다. 언어 밈(L-meme)(102건, 37%)과 언어·시각 밈(LV-meme)(23건, 8%), 언어·시·청각 밈(LVM-meme)(21건, 8%) 등 언어 양식에 기반한 밈이 다수였고, 동시출현빈도 네트워크의 빈도·연결중심성·매개중심성 상위 노드에도 language meme(언어 밈) 키워드가 등장했다. 즉, 밈은 언어적 특성을 토대로 한 문화사회학의 고유한 정보 현상 개념으로 확장되고 있다. 리터러시 교육을 위한 정보자원으로서뿐만이 아니라 정보 리터러시의 관점에서 밈 리터러시를 개념화할 필요가 있다.
From the Darwinian perspective, all the human behaviors and thoughts are operated by "the selfish gene," the term coined by Richard Dawkins, which has long been evolving to survive by utilizing the limited quality and quantity of resources. And an organism which fails to regenerate by creating its "replicator" is doomed to extinction, for gene combinations which help an organism to survive and reproduce tend to also improve the gene's own chances of being passed on through generations. Dawkins also coins the term "meme" for a unit of human cultural evolution analogous to the gene, suggesting that such selfish replication may also be the principle for human culture. Ian McEwan is not only a controversial but more importantly influential writer in the 21st century academic world. His 1997 book Enduring Love is not exceptional in that it draws both literary and scientific attention. Intentionally set up with the dynamic conflict between the two cultures, namely art and science, the book explores the way in which the state of the modern minds is misinterpreted and estranged by each other. In this novel, the three main protagonists, Joe, Clarissa, and Jed, each representing the very important three elements of human civilization-cognition/science, emotion/art, and faith/religion-meet an unexpected peril of life. The author of the novel employs the narrative of evolutionary science-in particular the narratives of gene and meme-to provoke the question of the two cultures famously addressed by Snow in the mid 20th century and the further discussions followed by the later Darwinian scholars such as Richard Dawkins. In this paper I aim to illustrate the way in which the author develops the idea of gene science and literature and how he proceeds to provide a sophisticated bridge between the two cultures and induce a kind of consilience by the recurrent name of love in the story of Enduring Love.
With the progress of social economy and science and technology, network media technology has developed rapidly, China has ushered in the network information age, and the network buzzwords emerged to reflect the interaction and influence between language and society. The network buzzwords of "X+ ren "indirectly show the social psychology and value orientation of modern people with their unique structural characteristics, semantic connotation and cultural deposits, and so on. Based on this, we have conducted a multi-angle investigation on the network buzzwords "X+ ren". This paper first analyzes the structure types and syntactic functions of the lexical model of "X+ ren ", then makes a semantic analysis of the lexical model of "X+ Ren ", and finally investigates the causes and influences of the popularity of "X+ ren ". Through the investigation, we believe that "X+ ren "will continue to grow, and "X+ ren" will continue to attract the attention of the academic community.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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