概念整合理论下的动物保护广告多模态隐喻分析

"本文探讨了人工智能和机器学习在多模态隐喻研究中的应用，特别是从概念整合理论的角度分析平面广告中的多模态隐喻。文章着重于动物保护广告，通过45幅广告实例进行深入研究，揭示了图像、图像情境、文字和标志在构建多模态隐喻输入空间中的作用。" 在人工智能领域，机器学习是一种让计算机系统通过数据学习和改进的方法，它在处理复杂信息和模式识别方面展现出强大的能力。在多模态隐喻研究中，机器学习可能被用来自动识别和解析不同模态之间的隐喻关系，例如在图像和文本之间。这种技术有助于理解和解析多模态信息的深层含义，特别是在大规模数据集的情况下。 概念整合理论，由Fauconnier提出，是一种认知模型，用于解释人类如何将不同的概念组合成新的理解。在平面广告中，这一理论可以帮助我们理解如何通过图像和文字的结合来创造隐喻，进而影响观众的理解和反应。例如，将动物与人或物品相联系的隐喻可以传达出保护动物的重要性和紧迫性。 文章指出，图像在识别多模态隐喻时起主导作用，而文字则起到辅助作用。动物保护广告常常利用“动物是人”、“动物是物品”以及“动物1是动物2”的隐喻，来唤起观众的情感共鸣，增强信息传递的效果。此外，多模态隐喻在广告中的作用包括信息传递、劝说和美学三个方面，它们共同作用于观众的认知，促使他们采取行动支持动物保护事业。 通过将概念整合理论应用于公益广告的多模态隐喻研究，该文为读者提供了更深入、全面的理解，同时也为广告设计者提供了创新的策略和灵感。总结动物保护广告的类型，不仅有助于公众更好地理解其深层信息，也为未来公益广告的设计提供了指导和参考。 关键词的选取，如“多模态隐喻”、“动物保护广告”、“概念整合”和“意义构建”，反映了文章的核心内容和研究焦点。多模态隐喻的研究是跨学科的，涉及语言学、认知科学和视觉传达等领域，而概念整合理论则是连接这些领域的桥梁，使得多模态信息的解析和创造成为可能。通过这样的理论框架，我们可以更深入地理解人工智能和机器学习如何在理解和创造多模态隐喻中发挥作用，从而在广告设计和其他传播媒介中实现更有效的影响。