論文の概要: Towards Lexical Analysis of Dog Vocalizations via Online Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13086v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 23:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 22:25:13.135263
• Title: Towards Lexical Analysis of Dog Vocalizations via Online Videos
• Title（参考訳）: オンラインビデオによる犬声の語彙分析に向けて
• Authors: Yufei Wang, Chunhao Zhang, Jieyi Huang, Mengyue Wu, Kenny Zhu
• Abstract要約: 本研究は, 犬声のセマンティクスに関するデータ駆動調査を行い, 異なる音種と一貫したセマンティクスを関連づけることにより, 犬声のセマンティクスについて検討した。 そこで我々はまず,シバイヌの音の新たなデータセットと,YouTubeから収集した位置情報や活動などのコンテキスト情報を提示する。 犬の発声とそれに対応する位置と活動の条件付き確率の分析から, 犬音の意味的意味に関する過去の研究の裏付けとなる証拠が発見された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.422796780268605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deciphering the semantics of animal language has been a grand challenge. This study presents a data-driven investigation into the semantics of dog vocalizations via correlating different sound types with consistent semantics. We first present a new dataset of Shiba Inu sounds, along with contextual information such as location and activity, collected from YouTube with a well-constructed pipeline. The framework is also applicable to other animal species. Based on the analysis of conditioned probability between dog vocalizations and corresponding location and activity, we discover supporting evidence for previous heuristic research on the semantic meaning of various dog sounds. For instance, growls can signify interactions. Furthermore, our study yields new insights that existing word types can be subdivided into finer-grained subtypes and minimal semantic unit for Shiba Inu is word-related. For example, whimper can be subdivided into two types, attention-seeking and discomfort.
• Abstract（参考訳）: 動物言語のセマンティクスを解読することは大きな課題だった。 本研究では,犬声発声のセマンティクスについて,一貫したセマンティクスと異なる音型を関連付けてデータ駆動による検討を行う。 そこで我々はまず,よく構築されたパイプラインでYouTubeから収集した,芝犬音の新しいデータセットと,位置や活動などのコンテキスト情報を紹介する。 この枠組みは他の動物種にも適用できる。 犬の発声とそれに対応する位置と活動の条件付き確率の分析から,犬音の意味に関する過去のヒューリスティックな研究の裏付けとなる証拠を発見した。 例えば、グロールは相互作用を表わすことができる。 さらに,本研究では,既存の単語型を細粒度サブタイプに分割し,シバイヌの最小意味単位が単語関連であることを示す。 例えば、気まぐれは注意力と不快感の2つのタイプに分けられる。

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