論文の概要: Three Laws of Statistical Linguistics Emerging in images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18620v1
- Date: Sun, 26 Jan 2025 16:26:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-09 05:18:34.894386
- Title: Three Laws of Statistical Linguistics Emerging in images
- Title（参考訳）: 画像に現れる統計的言語学の3つの法則
- Authors: Ping-Rui Tsai, Chi-hsiang Wang, Yu-Cheng Liao, Tzay-Ming Hong,
- Abstract要約: VGG-19を用いて各カーネルからワードを定義し、グレースケール値が90%を超えるピクセル数を計算します。
我々は、Zipf、Heaps、Benfordの統計言語学の法則が、異なる画像を表すテキストを含む単語にも存在していることに驚いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Images, as a product evolving alongside civilization, develop similarly to natural languages with the advancement of civilization. Not only are images abundant in daily life, but are also influenced by technology in shaping their forms, embodying various characteristics as they evolve in time. Language is a sequence of symbols that represents thoughts. While a written language is typically associated with the close integration of text and sound, as a combination of visual symbols and perception, the communicative power of image is no less significant. This is especially notable since 60% of the sensory input received by our central nervous system comes from vision. Given the symbolic system inherent in images, we are curious whether images can also exhibit the laws of statistical linguistics. To explore this, we begin with the relationship between human thought and visual perception to decode how images are formed by the latter mechanism. Building upon previous studies that established the high correlation between pre-trained deep convolutional neural networks and the human visual system, we use the VGG-19 to define words via each kernel and calculate the number of pixels with grayscale values greater than 90%. By (a) ranking words frequency, (b) randomizing the order of kernel appearances and performing the same word count accumulation, and (c) summing the word counts layer by layer, we are surprised to find that Zipf's, Heaps', and Benford's laws of statistical linguistics also exist in the words that comprises the text representing different images.
- Abstract（参考訳）: 画像は文明とともに進化する製品であり、文明の発達とともに自然言語と同様に発達する。
日常生活に豊富な画像だけでなく、形を形作る技術の影響も受けており、時代とともに様々な特徴を具現化している。
言語は思考を表す記号の列である。
文字言語は通常、視覚記号と知覚の組み合わせとして、テキストと音声の密接な統合に関連しているが、画像のコミュニケーション力はそれほど重要ではない。
中枢神経系からの感覚入力の60%は視覚によるものなので、これは特に注目に値する。
画像に固有の記号体系を考えると、画像が統計言語学の法則を示せるかどうかも疑問である。
これを探るため、人間の思考と視覚的知覚の関係から始め、後者のメカニズムによって画像がどのように形成されるのかを復号する。
事前学習した深部畳み込みニューラルネットワークと人間の視覚システムとの間に高い相関関係を確立する以前の研究に基づいて、VGG-19を用いて各カーネルを介して単語を定義し、グレースケールの値が90%を超えるピクセル数を計算した。
周辺
(a)単語の格付け頻度
b) カーネルの出現順序をランダム化し、同じ単語の累積を実行すること
(c) 単語を層ごとに数えると、Zipf、Heaps、Benfordの統計言語学の法則が、異なる画像を表すテキストを構成する単語にも存在していることに驚きます。
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