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题名社交和新闻媒体大数据的多模态分析方法
被引量：3
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作者
凯·奥哈洛伦
高塔姆·帕
金闵昊
瞿桃(译)
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机构
利物浦大学传媒系
同济大学外国语学院
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出处
《当代修辞学》
CSSCI
北大核心
2023年第6期47-60,共14页
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基金
上海市社科规划青年项目“庭审冲突过程的多模态建构研究”(项目编号:2020EYY005)
上海交通大学文科建设处团队项目(项目编号:WKCX007)。
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文摘
传统的多模态分析首先为语言、图像和其他资源及符号间关系(如图文关系)建构抽象框架,然后用一些实例演示框架的应用。最近,随着大数据分析的多模态转向,多模态研究开始通过大数据分析来测试和验证其理论框架。由于计算模型的开发需要以多模态理论为基础,并使用大量经过分析的文本进行训练,所以本文提出将多模态框架与现有的大数据、云计算、自然语言处理、图像处理、视频处理和语境元数据计算模型进行融合。这种跨领域的融合能有效地改进计算工具和技术,也能将多模态理论用于理解多模态交际的前沿研究之中。为此,我们探索了如何将现有的计算工具和方法集成为一个多模态分析平台(MAP),用于搜索、存储和分析在线媒体中的文本、图像和视频,使结果可视化。在本文中,我们讨论了用大数据方法进行多模态话语分析的优势以及存在的局限性。我们认为要改进大数据分析的计算技术,需要将有关语言、图像、元数据和其他资源的知识整合为符号系统(而不是简单的符号和像素集)((1))。
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关键词
多模态分析
新闻媒体
社交媒体
大数据
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Keywords
Multimodal analysis
News media
Social media
Twitter
COVID-19
George Floyd
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分类号
H05
[语言文字—语言学]
G210.7
[文化科学—新闻学]
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