論文の概要: From meaning to perception -- exploring the space between word and odor perception embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10294v1
• Date: Sat, 19 Mar 2022 10:44:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-26 20:55:09.465846
• Title: From meaning to perception -- exploring the space between word and odor perception embeddings
• Title（参考訳）: 意味から知覚へ --単語と嗅覚の埋め込みの間の空間を探索する
• Authors: Janek Amann, Manex Agirrezabal
• Abstract要約: 嗅覚の埋め込み(または匂いの埋め込み)を得るためにWord2vecアルゴリズムを提案する。 これらの埋め込みの意義は、美学が分布意味論によって動機付けられたアルゴリズムを使用するのに十分な制約を与える可能性があることを示唆している。 また, 実際の香水とランダムに生成した香水の相違に基づき, 香水の美的性質を理解するために, 埋め込みを用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we propose the use of the Word2vec algorithm in order to obtain odor perception embeddings (or smell embeddings), only using publicly available perfume descriptions. Besides showing meaningful similarity relationships among each other, these embeddings also demonstrate to possess some shared information with their respective word embeddings. The meaningfulness of these embeddings suggests that aesthetics might provide enough constraints for using algorithms motivated by distributional semantics on non-randomly combined data. Furthermore, they provide possibilities for new ways of classifying odors and analyzing perfumes. We have also employed the embeddings in an attempt to understand the aesthetic nature of perfumes, based on the difference between real and randomly generated perfumes. In an additional tentative experiment we explore the possibility of a mapping between the word embedding space and the odor perception embedding space by fitting a regressor on the shared vocabulary and then predict the odor perception embeddings of words without an a priori associated smell, such as night or sky.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Word2vecアルゴリズムを用いて,公用香料記述のみを用いて,匂いの知覚埋め込み(または匂いの埋め込み)を実現する。 相互に有意義な類似性関係を示すことに加えて、これらの埋め込みはそれぞれの単語の埋め込みと共有情報を持つことを示す。 これらの埋め込みの意味性は、美学が非ランダム結合データに対する分布的意味論によって動機づけられたアルゴリズムの使用に十分な制約を与える可能性があることを示唆している。 さらに、匂いを分類し、香水を分析する新しい方法の可能性も提供する。 また,実際の香水とランダムに生成された香水との差異に基づいて,香水の美的性質を理解するため,組込みを用いた。 さらに, 単語埋め込み空間と匂い知覚埋め込み空間とのマッピングの可能性について検討し, 単語認識埋め込みを共用語彙に組み込むことにより, 夜や空のような先天的な臭いを伴わずに, 単語の匂い知覚埋め込みを予測する。

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