論文の概要: Marriage is a Peach and a Chalice: Modelling Cultural Symbolism on the SemanticWeb

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02123v1
• Date: Wed, 3 Nov 2021 10:40:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-04 19:11:26.818341
• Title: Marriage is a Peach and a Chalice: Modelling Cultural Symbolism on the SemanticWeb
• Title（参考訳）: 結婚は桃と聖杯:セマンティックWebにおける文化的象徴のモデル化
• Authors: Bruno Sartini, Marieke van Erp, Aldo Gangemi
• Abstract要約: 本稿では,記号的意味の背景知識をモデル化するオントロジーであるシミュレーションオントロジーを紹介する。 異種資源に存在する象徴的な知識をオントロジースキーマに変換してHyperRealを作成することで再設計しました。 知識グラフ上で実行される最初の実験は、記号論に関する定量的研究の可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5801044612920815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we fill the gap in the Semantic Web in the context of Cultural Symbolism. Building upon earlier work in, we introduce the Simulation Ontology, an ontology that models the background knowledge of symbolic meanings, developed by combining the concepts taken from the authoritative theory of Simulacra and Simulations of Jean Baudrillard with symbolic structures and content taken from "Symbolism: a Comprehensive Dictionary" by Steven Olderr. We re-engineered the symbolic knowledge already present in heterogeneous resources by converting it into our ontology schema to create HyperReal, the first knowledge graph completely dedicated to cultural symbolism. A first experiment run on the knowledge graph is presented to show the potential of quantitative research on symbolism.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,文化象徴主義の文脈において,セマンティックウェブのギャップを埋める。 そこで本研究では,シムラクラの権威論とジャン・ボードリラードのシミュレーションから得られた概念と,スティーブン・オールダーの「シンボリズム:包括的な辞書」から得られる記号構造と内容を組み合わせて,記号的意味の背景知識をモデル化するオントロジーであるシミュレーション・オントロジーを紹介する。 私たちは、異種資源にすでに存在する象徴的知識をオントロジースキーマに変換して、文化的な象徴性に完全に専心した最初の知識グラフであるハイパーリアルを作成することで、再設計しました。 記号論に関する定量的研究の可能性を示すために,知識グラフを用いた最初の実験を行った。

関連論文リスト

• What Makes a Maze Look Like a Maze? [92.80800000328277]
  本稿では,Deep Grounding(DSG)という,視覚的抽象化の明示的な構造化表現を活用してグラウンド化と推論を行うフレームワークを紹介する。 DSGの中核はスキーマ-依存性グラフによる抽象概念の記述で、より原始的なシンボルに分解される。 DSGは視覚言語モデルの抽象的視覚的推論性能を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T16:41:47Z)
• IICONGRAPH: improved Iconographic and Iconological Statements in Knowledge Graphs [0.0]
  IICONGRAPHは、ArCoとWikidataの図形的および図形的ステートメントを精細化し拡張することによって作成されたKGである。 IICONGRAPHはリソースの再利用性を保証するためのFAIR原則に従ってリリースされ、ドキュメント化されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T15:44:16Z)
• Symbol-LLM: Leverage Language Models for Symbolic System in Visual Human Activity Reasoning [58.5857133154749]
  本稿では,広い範囲のシンボルと合理的なルールを持つ新しい記号体系を提案する。 我々は,LLMの最近の進歩を2つの理想的な性質の近似として活用する。 本手法は,広範囲な活動理解タスクにおいて優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T05:27:14Z)
• Kiki or Bouba? Sound Symbolism in Vision-and-Language Models [13.300199242824934]
  音声記号はCLIPやStable Diffusionのような視覚・言語モデルに反映されていることを示す。 我々の研究は、音の象徴性を実証し、その性質を計算ツールを用いて理解する新しい方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T17:15:55Z)
• Text-to-Image Generation for Abstract Concepts [76.32278151607763]
  抽象概念のためのテキスト・画像生成フレームワーク(TIAC)を提案する。 抽象概念は曖昧さを避けるための詳細な定義で明確な意図に明確化されている。 LLM抽出フォームパターンセットから概念依存型フォームを検索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T02:22:39Z)
• Semantics, Ontology and Explanation [0.0]
  本稿では, オントロジアンパックと哲学・科学における他の形態の説明との関係について論じる。 また,人工知能分野におけるオントロジアンパックと他の形態の説明との関係についても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T16:54:34Z)
• Dual Embodied-Symbolic Concept Representations for Deep Learning [0.8722210937404288]
  概念表現における二重レベルモデルの使用を提唱する。 具現化レベルは概念指向の特徴表現から成り、記号レベルは概念グラフから成り立っている。 本稿では, 数発のクラスインクリメンタルラーニングのためのエンボディド・シンボリック・ナレッジ・蒸留法と, 画像テキストマッチングのためのエンボディド・シンボリック・フューズド表現の2つの重要なユースケースについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T16:40:12Z)
• Emergent Graphical Conventions in a Visual Communication Game [80.79297387339614]
  人間は象徴的な言語とは別にグラフィカルなスケッチと通信する。 視覚コミュニケーションゲームをする2つのニューラルエージェントを介して、このような進化過程をモデル化し、シミュレートする第一歩を踏み出す。 我々は,コミュニケーションと抽象的なグラフィカルな慣行を成功させるために,エージェントを共同で進化させる新しい強化学習手法を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-28T18:59:57Z)
• pix2rule: End-to-end Neuro-symbolic Rule Learning [84.76439511271711]
  本稿では,画像のオブジェクトへの処理,学習関係,論理規則に関する完全なニューロシンボリックな手法を提案する。 主な貢献は、シンボリックリレーションとルールを抽出できるディープラーニングアーキテクチャにおける差別化可能なレイヤである。 我々のモデルは最先端のシンボリックラーナーを超えてスケールし、ディープリレーショナルニューラルネットワークアーキテクチャよりも優れていることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T15:19:06Z)
• Interpretable Visual Reasoning via Induced Symbolic Space [75.95241948390472]
  視覚的推論における概念誘導の問題,すなわち,画像に関連付けられた質問応答対から概念とその階層的関係を同定する。 我々はまず,オブジェクトレベルの視覚的特徴を持つ視覚的推論タスクを実行するために,オブジェクト指向合成注意モデル(OCCAM)という新しいフレームワークを設計する。 そこで我々は,対象の視覚的特徴と質問語の間の注意パターンから手がかりを用いて,対象と関係の概念を誘導する手法を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T18:21:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。