論文の概要: Identifying concept libraries from language about object structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05666v1
• Date: Wed, 11 May 2022 17:49:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 18:06:01.272191
• Title: Identifying concept libraries from language about object structure
• Title（参考訳）: オブジェクト構造に関する言語から概念ライブラリを識別する
• Authors: Catherine Wong, William P. McCarthy, Gabriel Grand, Yoni Friedman, Joshua B. Tenenbaum, Jacob Andreas, Robert D. Hawkins, Judith E. Fan
• Abstract要約: 自然言語記述を2Kプロシージャ生成オブジェクトの多種多様なセットに利用して,ユーザが使用する部分を特定する。 我々は、異なる部分概念を含むプログラムライブラリの空間の探索として、この問題を形式化する。 自然言語と構造化されたプログラム表現を組み合わせることで、人々が名前をつける部分概念を規定する基本的な情報理論的なトレードオフを発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.83719358616503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our understanding of the visual world goes beyond naming objects, encompassing our ability to parse objects into meaningful parts, attributes, and relations. In this work, we leverage natural language descriptions for a diverse set of 2K procedurally generated objects to identify the parts people use and the principles leading these parts to be favored over others. We formalize our problem as search over a space of program libraries that contain different part concepts, using tools from machine translation to evaluate how well programs expressed in each library align to human language. By combining naturalistic language at scale with structured program representations, we discover a fundamental information-theoretic tradeoff governing the part concepts people name: people favor a lexicon that allows concise descriptions of each object, while also minimizing the size of the lexicon itself.
• Abstract（参考訳）: 私たちの視覚世界に対する理解は、オブジェクトを意味のある部分、属性、関係に解析する能力を含む、オブジェクトの命名を超えています。 本研究では,自然言語記述を多種多様な2Kプロシージャ生成オブジェクトの集合に活用して,人々が使用する部分と,これらを他よりも好むべき原則を特定する。 我々は,各ライブラリで表現されたプログラムが,人間の言語とどのように一致しているかを評価するために,機械翻訳のツールを用いて,異なる部分概念を含むプログラムライブラリの空間を探索する際の問題を定式化する。 自然言語を大規模に構成されたプログラム表現と組み合わせることで、各オブジェクトの簡潔な記述を許容するレキシコンと、レキシコン自体のサイズを最小化する部分概念を統治する基本的な情報理論上のトレードオフが発見される。
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