論文の概要: Caregiver Talk Shapes Toddler Vision: A Computational Study of Dyadic Play

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04118v2
• Date: Wed, 17 Jan 2024 09:43:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 19:48:38.143767
• Title: Caregiver Talk Shapes Toddler Vision: A Computational Study of Dyadic Play
• Title（参考訳）: 幼児の視覚を形作る介護者トーク--dyadic playの計算的研究
• Authors: Timothy Schauml\"offel, Arthur Aubret, Gemma Roig, Jochen Triesch
• Abstract要約: 本稿では, ディヤドプレイにおける視覚表現学習の計算モデルを提案する。 実介護者の統計値に一致した発話は, カテゴリー認識の改善を支援する表現を生じさせることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.164232628099619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Infants' ability to recognize and categorize objects develops gradually. The second year of life is marked by both the emergence of more semantic visual representations and a better understanding of word meaning. This suggests that language input may play an important role in shaping visual representations. However, even in suitable contexts for word learning like dyadic play sessions, caregivers utterances are sparse and ambiguous, often referring to objects that are different from the one to which the child attends. Here, we systematically investigate to what extent caregivers' utterances can nevertheless enhance visual representations. For this we propose a computational model of visual representation learning during dyadic play. We introduce a synthetic dataset of ego-centric images perceived by a toddler-agent that moves and rotates toy objects in different parts of its home environment while hearing caregivers' utterances, modeled as captions. We propose to model toddlers' learning as simultaneously aligning representations for 1) close-in-time images and 2) co-occurring images and utterances. We show that utterances with statistics matching those of real caregivers give rise to representations supporting improved category recognition. Our analysis reveals that a small decrease/increase in object-relevant naming frequencies can drastically impact the learned representations. This affects the attention on object names within an utterance, which is required for efficient visuo-linguistic alignment. Overall, our results support the hypothesis that caregivers' naming utterances can improve toddlers' visual representations.
• Abstract（参考訳）: 幼児は物体を認識し分類する能力が徐々に発達する。 人生の2年目は、より意味的な視覚表現の出現と、単語の意味のより深い理解が特徴である。 これは、言語入力が視覚的表現を形成する上で重要な役割を果たすことを示唆する。 しかし、dyadic play sessionのような単語学習に適した文脈であっても、養育者の発話はまばらで曖昧であり、しばしば子供が出席するものとは異なる対象を指す。 本稿では,介護者の発話が視覚表現をどの程度強化できるかを体系的に検討する。 そこで本研究では,ディヤドプレイにおける視覚表現学習の計算モデルを提案する。 本研究では,保育者の発話をキャプションとしてモデル化しながら,家庭環境の異なる場所でおもちゃの物体を移動・回転させる幼児エージェントが認識するエゴ中心画像の合成データセットを提案する。 幼児の学習を同時表現としてモデル化することを提案する。 1)クローズインタイム画像 2)画像と発話の共起。 実介護者の統計値に一致した発話は, カテゴリー認識の改善を支援する表現を生じさせることを示す。 分析の結果,オブジェクト関連命名頻度の減少/増加が学習表現に大きな影響を及ぼすことが明らかとなった。 これは発話中のオブジェクト名への注意に影響を与え、効率的なビズー言語的アライメントに必要となる。 全体として,介護者の命名発話が幼児の視覚表現を改善できるという仮説を支持する。

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