論文の概要: Cognitively-Inspired Emergent Communication via Knowledge Graphs for Assisting the Visually Impaired

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22087v1
• Date: Wed, 28 May 2025 08:09:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.484673
• Title: Cognitively-Inspired Emergent Communication via Knowledge Graphs for Assisting the Visually Impaired
• Title（参考訳）: 視覚障害者支援のための知識グラフを用いた認知誘発創発的コミュニケーション
• Authors: Ruxiao Chen, Dezheng Han, Wenjie Han, Shuaishuai Guo,
• Abstract要約: 本稿では,人間の視覚知覚と認知マッピングをエミュレートする新しいフレームワーク,Cognitively-Inspired Emergent Communication via Knowledge Graphs (VAG-EC)を紹介する。 本手法は,対象とその関係を表現する知識グラフを構築し,タスク関連エンティティを優先する注意機構を導入し,人間の選択的注意を反映する。 この構造化されたアプローチは、コンパクトで解釈可能で、文脈に敏感な記号言語の出現を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.182196998385583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Assistive systems for visually impaired individuals must deliver rapid, interpretable, and adaptive feedback to facilitate real-time navigation. Current approaches face a trade-off between latency and semantic richness: natural language-based systems provide detailed guidance but are too slow for dynamic scenarios, while emergent communication frameworks offer low-latency symbolic languages but lack semantic depth, limiting their utility in tactile modalities like vibration. To address these limitations, we introduce a novel framework, Cognitively-Inspired Emergent Communication via Knowledge Graphs (VAG-EC), which emulates human visual perception and cognitive mapping. Our method constructs knowledge graphs to represent objects and their relationships, incorporating attention mechanisms to prioritize task-relevant entities, thereby mirroring human selective attention. This structured approach enables the emergence of compact, interpretable, and context-sensitive symbolic languages. Extensive experiments across varying vocabulary sizes and message lengths demonstrate that VAG-EC outperforms traditional emergent communication methods in Topographic Similarity (TopSim) and Context Independence (CI). These findings underscore the potential of cognitively grounded emergent communication as a fast, adaptive, and human-aligned solution for real-time assistive technologies. Code is available at https://github.com/Anonymous-NLPcode/Anonymous_submission/tree/main.
• Abstract（参考訳）: 視覚障害者のための補助システムは、リアルタイムナビゲーションを容易にするために、迅速で解釈可能で適応的なフィードバックを提供する必要がある。 自然言語ベースのシステムは詳細なガイダンスを提供するが、動的シナリオでは遅すぎるが、創発的なコミュニケーションフレームワークは低レイテンシのシンボリック言語を提供するが、セマンティックディープが欠如しており、振動のような触覚モーダル性においてその実用性が制限されている。 これらの制約に対処するために、人間の視覚知覚と認知マッピングをエミュレートする新しいフレームワーク、Cognitively-Inspired Emergent Communication via Knowledge Graphs (VAG-EC)を導入する。 本手法は,対象とその関係を表現する知識グラフを構築し,タスク関連エンティティを優先する注意機構を導入し,人間の選択的注意を反映する。 この構造化されたアプローチは、コンパクトで解釈可能で、文脈に敏感な記号言語の出現を可能にする。 様々な語彙サイズとメッセージ長の広範な実験により、VAG-ECは、Topographic similarity(TopSim)とContext Independence(CI)において、従来の創発的コミュニケーション手法よりも優れていることが示された。 これらの知見は、リアルタイム支援技術のための、迅速で適応的で人間と協調したソリューションとして、認知的に基盤付けられた創発的コミュニケーションの可能性を強調している。 コードはhttps://github.com/Anonymous-NLPcode/Anonymous_submission/tree/mainで入手できる。

関連論文リスト

• Scene Understanding Enabled Semantic Communication with Open Channel Coding [3.255136948268739]
  従来のセマンティックコミュニケーションは、静的コーディング戦略、一般化の貧弱、適応性を阻害するタスク固有の知識ベースへの依存など、制限に直面している。 シーン理解,Large Language Models (LLM) とオープンチャネル符号化を組み合わせた新しいシステム textbfOpenSC を提案する。 実験の結果,セマンティック理解と効率の両面で有意な改善がみられ,6Gネットワークにおける適応的,一般化可能なセマンティックコミュニケーションの可能性が高まった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T14:23:31Z)
• Semantic Communication Enhanced by Knowledge Graph Representation Learning [11.68356846628016]
  本稿では,意味的コミュニケーションの新たなパラダイムにおいて,グラフに抽出された意味的知識の表現と処理の利点について検討する。 本稿では,無線チャネルを通じてノード埋め込みと等価な意味記号を送信し,受信側で完全な知識グラフを推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-27T20:57:10Z)
• Language-Oriented Communication with Semantic Coding and Knowledge Distillation for Text-to-Image Generation [53.97155730116369]
  我々は言語指向意味コミュニケーション(LSC)の新しい枠組みを提唱した。 LSCでは、機械は人間の言語メッセージを使って通信し、SC効率のために自然言語処理(NLP)技術を用いて解釈および操作することができる。 1) テキストプロンプトをキーヘッドワードに圧縮するセマンティック・ソース・コーディング(SSC)、2) セマンティック・チャネル・コーディング(SCC)、2) セマンティック・チャネル・コーディング(SCC)、3) セマンティック・ナレッジ・蒸留(SKD)、3) リスナーの言語学習を通じてリスナーに適応したプロンプトを生成するセマンティック・ナレッジ・蒸留(SKD)の3つの革新的なアルゴリズムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T08:19:05Z)
• Reasoning over the Air: A Reasoning-based Implicit Semantic-Aware Communication Framework [124.6509194665514]
  ソースユーザと宛先ユーザの間で暗黙的な意味を表現し,伝達し,解釈するために,新しい暗黙的意味コミュニケーション(iSAC)アーキテクチャを提案する。 プロジェクションベースセマンティックエンコーダは, 明示的セマンティックスの高次元グラフィカル表現を低次元セマンティックコンステレーション空間に変換し, 効率的な物理チャネル伝送を実現する。 ソースユーザの暗黙的意味推論過程を学習し、模倣できるようにするため、G-RMLと呼ばれる生成逆模倣学習ベースのソリューションが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T01:32:27Z)
• EC^2: Emergent Communication for Embodied Control [72.99894347257268]
  エージェントはマルチモーダル・プレトレーニングを活用して、新しい環境でどのように振る舞うかを素早く学ぶ必要がある。 本稿では,数発のエンボディドコントロールのためのビデオ言語表現を事前学習するための新しいスキームであるEmergent Communication for Embodied Control (EC2)を提案する。 EC2は、タスク入力としてビデオとテキストの両方の従来のコントラスト学習手法を一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T06:36:02Z)
• Cognitive Semantic Communication Systems Driven by Knowledge Graph: Principle, Implementation, and Performance Evaluation [74.38561925376996]
  単一ユーザと複数ユーザのコミュニケーションシナリオに対して,認知意味コミュニケーションフレームワークが2つ提案されている。 知識グラフから推論規則をマイニングすることにより,効果的な意味補正アルゴリズムを提案する。 マルチユーザ認知型セマンティックコミュニケーションシステムにおいて,異なるユーザのメッセージを識別するために,メッセージ復元アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T12:01:43Z)
• Learning Attention-based Representations from Multiple Patterns for Relation Prediction in Knowledge Graphs [2.4028383570062606]
  AEMPは、エンティティのコンテキスト情報を取得することによって、コンテキスト化された表現を学習するための新しいモデルである。 AEMPは、最先端の関係予測手法よりも優れるか、競合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T10:53:35Z)
• Emergent Graphical Conventions in a Visual Communication Game [80.79297387339614]
  人間は象徴的な言語とは別にグラフィカルなスケッチと通信する。 視覚コミュニケーションゲームをする2つのニューラルエージェントを介して、このような進化過程をモデル化し、シミュレートする第一歩を踏み出す。 我々は,コミュニケーションと抽象的なグラフィカルな慣行を成功させるために,エージェントを共同で進化させる新しい強化学習手法を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-28T18:59:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。