論文の概要: Pretraining on Interactions for Learning Grounded Affordance Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02272v1
• Date: Tue, 5 Jul 2022 19:19:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 06:31:46.763944
• Title: Pretraining on Interactions for Learning Grounded Affordance Representations
• Title（参考訳）: 地価表現学習のためのインタラクションの事前学習
• Authors: Jack Merullo, Dylan Ebert, Carsten Eickhoff, Ellie Pavlick
• Abstract要約: 我々はニューラルネットワークを訓練し、シミュレーションされた相互作用において物体の軌道を予測する。 我々のネットワークの潜在表現は、観測された価格と観測されていない価格の両方を区別していることが示される。 提案する手法は,従来の語彙表現の形式的意味概念と統合可能な言語学習の手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.290431852705662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lexical semantics and cognitive science point to affordances (i.e. the actions that objects support) as critical for understanding and representing nouns and verbs. However, study of these semantic features has not yet been integrated with the "foundation" models that currently dominate language representation research. We hypothesize that predictive modeling of object state over time will result in representations that encode object affordance information "for free". We train a neural network to predict objects' trajectories in a simulated interaction and show that our network's latent representations differentiate between both observed and unobserved affordances. We find that models trained using 3D simulations from our SPATIAL dataset outperform conventional 2D computer vision models trained on a similar task, and, on initial inspection, that differences between concepts correspond to expected features (e.g., roll entails rotation). Our results suggest a way in which modern deep learning approaches to grounded language learning can be integrated with traditional formal semantic notions of lexical representations.
• Abstract（参考訳）: 語彙的意味論と認知科学は、名詞や動詞の理解と表現に欠かせないもの(すなわち、対象が支持する行動)を指す。 しかし、これらの意味的特徴の研究は、現在言語表現研究を支配している「基礎」モデルとはまだ統合されていない。 我々は、オブジェクトの状態の予測モデリングが、オブジェクトの許容情報を「無料で」エンコードする表現をもたらすと仮定する。 シミュレーションによって物体の軌跡を予測するためにニューラルネットワークを訓練し、ネットワークの潜在表現が観測値と観測値の両方で区別されることを示す。 SPATIALデータセットから3次元シミュレーションを用いて訓練されたモデルは、類似したタスクで訓練された従来の2次元コンピュータビジョンモデルより優れており、初期検査では、概念間の差異が期待される特徴(例えば、ロールエンコレーション)に対応することが判明した。 以上の結果から,現代的深層学習が語彙表現の形式的意味概念と統合できる可能性が示唆された。

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