論文の概要: Understanding the Cognitive Complexity in Language Elicited by Product Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16521v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 00:26:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 06:06:51.285982
• Title: Understanding the Cognitive Complexity in Language Elicited by Product Images
• Title（参考訳）: 製品画像による言語における認知的複雑さの理解
• Authors: Yan-Ying Chen, Shabnam Hakimi, Monica Van, Francine Chen, Matthew Hong, Matt Klenk, Charlene Wu,
• Abstract要約: この研究は、製品イメージによって引き起こされる人間の言語の認知的複雑さを測定し、検証するためのアプローチを提供する。 製品イメージの多彩な記述ラベルを含む大規模なデータセットを導入します。 人間の評価された認知複雑性は、自然言語モデルを用いて近似できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.420255770397967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Product images (e.g., a phone) can be used to elicit a diverse set of consumer-reported features expressed through language, including surface-level perceptual attributes (e.g., "white") and more complex ones, like perceived utility (e.g., "battery"). The cognitive complexity of elicited language reveals the nature of cognitive processes and the context required to understand them; cognitive complexity also predicts consumers' subsequent choices. This work offers an approach for measuring and validating the cognitive complexity of human language elicited by product images, providing a tool for understanding the cognitive processes of human as well as virtual respondents simulated by Large Language Models (LLMs). We also introduce a large dataset that includes diverse descriptive labels for product images, including human-rated complexity. We demonstrate that human-rated cognitive complexity can be approximated using a set of natural language models that, combined, roughly capture the complexity construct. Moreover, this approach is minimally supervised and scalable, even in use cases with limited human assessment of complexity.
• Abstract（参考訳）: 製品イメージ(例:携帯電話)は、表面レベルの知覚属性(例:白)や、知覚ユーティリティ(例:バッテリ)のようなより複雑な特徴(例:白)を含む、言語で表現されるさまざまなコンシューマーがレポートする特徴を引き出すために使用することができる。 発声された言語の認知的複雑さは、認知プロセスの性質とそれらを理解するために必要な文脈を明らかにし、認知的複雑性は消費者のその後の選択を予測する。 この研究は、製品イメージによって引き起こされる人間の言語認知の複雑さを計測し、検証するためのアプローチを提供し、大規模言語モデル(LLM)によってシミュレートされた仮想回答者と同様に、人間の認知プロセスを理解するためのツールを提供する。 また、製品イメージのさまざまな記述ラベルを含む大規模なデータセットも導入しています。 人間の評価認知複雑性を自然言語モデルを用いて近似し,その複雑性構造を大まかに捉えることを実証した。 さらに、このアプローチは、人間による複雑さの評価が限られているユースケースにおいても、最小限に教師付きでスケーラブルです。

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