論文の概要: Unveiling the Mystery of Visual Attributes of Concrete and Abstract Concepts: Variability, Nearest Neighbors, and Challenging Categories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11657v1
- Date: Tue, 15 Oct 2024 14:44:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-16 14:03:59.612996
- Title: Unveiling the Mystery of Visual Attributes of Concrete and Abstract Concepts: Variability, Nearest Neighbors, and Challenging Categories
- Title（参考訳）: コンクリートと抽象概念の視覚属性の謎を解き明かす:可変性、最も近い隣人、混み合うカテゴリ
- Authors: Tarun Tater, Sabine Schulte im Walde, Diego Frassinelli,
- Abstract要約: 本研究は,視覚表現の変動性を調べるためのケーススタディとして,よく研究された語彙-意味変数である具体性に焦点を当てた。
我々は、BingとYFCCという2つの異なるデータセットから抽出された、約1000の抽象的で具体的な概念に関連する画像に依存しています。
目的は, 概念の描写における視覚的多様性が, 具体的概念と抽象的概念を確実に区別できるかどうかを評価すること, (ii) 同一概念の複数の画像にまたがる視覚的特徴のバラツキを, 隣人による分析によって分析すること, (iii) 画像の分類と注釈によって, この多様性に寄与する難易度を識別することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.207928136395184
- License:
- Abstract: The visual representation of a concept varies significantly depending on its meaning and the context where it occurs; this poses multiple challenges both for vision and multimodal models. Our study focuses on concreteness, a well-researched lexical-semantic variable, using it as a case study to examine the variability in visual representations. We rely on images associated with approximately 1,000 abstract and concrete concepts extracted from two different datasets: Bing and YFCC. Our goals are: (i) evaluate whether visual diversity in the depiction of concepts can reliably distinguish between concrete and abstract concepts; (ii) analyze the variability of visual features across multiple images of the same concept through a nearest neighbor analysis; and (iii) identify challenging factors contributing to this variability by categorizing and annotating images. Our findings indicate that for classifying images of abstract versus concrete concepts, a combination of basic visual features such as color and texture is more effective than features extracted by more complex models like Vision Transformer (ViT). However, ViTs show better performances in the nearest neighbor analysis, emphasizing the need for a careful selection of visual features when analyzing conceptual variables through modalities other than text.
- Abstract（参考訳）: 概念の視覚的表現は、その意味とそれが起こる状況によって大きく異なり、視覚モデルとマルチモーダルモデルの両方において複数の課題が生じる。
本研究は,視覚表現の変動性を調べるためのケーススタディとして,よく研究された語彙-意味変数である具体性に焦点を当てた。
我々は、BingとYFCCという2つの異なるデータセットから抽出された、約1000の抽象的で具体的な概念に関連する画像に依存しています。
私たちのゴールは次のとおりです。
一 概念の描写における視覚的多様性が、具体的概念と抽象的概念とを確実に区別することができるかどうかを評価すること。
二 隣人分析により同一概念の複数の画像にまたがる視覚的特徴の多様性を解析すること。
三 画像の分類及び注釈付けにより、この変動に寄与する難易度要因を特定すること。
その結果,抽象的概念と具体的概念の分類において,視覚変換器(ViT)のような複雑なモデルによって抽出される特徴よりも,色やテクスチャといった基本的な視覚的特徴の組み合わせの方が効果的であることが示唆された。
しかし、ViTは、テキスト以外のモダリティを通じて概念変数を分析する際に、視覚的特徴を慎重に選択する必要があることを強調して、隣り合う分析においてより良い性能を示す。
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