論文の概要: Uncovering Latent Connections in Indigenous Heritage: Semantic Pipelines for Cultural Preservation in Brazil

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10911v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 21:09:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-24 10:27:26.447361
• Title: Uncovering Latent Connections in Indigenous Heritage: Semantic Pipelines for Cultural Preservation in Brazil
• Title（参考訳）: ブラジルの文化保存のためのセマンティックパイプライン
• Authors: Luis Vitor Zerkowski, Nina S. T. Hirata,
• Abstract要約: ブラジルでは、Museu Nacional dos Povos Indigenas(英語版)が国内最大のインディネイティブオブジェクトとイコノグラフィーのオンラインコレクションを主催している。 我々は、アクセシビリティ、解釈、探索を強化するために人工知能を適用したデータ駆動型イニシアチブを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Indigenous communities face ongoing challenges in preserving their cultural heritage, particularly in the face of systemic marginalization and urban development. In Brazil, the Museu Nacional dos Povos Indigenas through the Tainacan platform hosts the country's largest online collection of Indigenous objects and iconographies, providing a critical resource for cultural engagement. Using publicly available data from this repository, we present a data-driven initiative that applies artificial intelligence to enhance accessibility, interpretation, and exploration. We develop two semantic pipelines: a visual pipeline that models image-based similarity and a textual pipeline that captures semantic relationships from item descriptions. These embedding spaces are projected into two dimensions and integrated into an interactive visualization tool we also developed. In addition to similarity-based navigation, users can explore the collection through temporal and geographic lenses, enabling both semantic and contextualized perspectives. The system supports curatorial tasks, aids public engagement, and reveals latent connections within the collection. This work demonstrates how AI can ethically contribute to cultural preservation practices.
• Abstract（参考訳）: 先住民社会は、文化的遺産の保存、特に制度的な疎外化と都市開発に直面して、現在進行中の課題に直面している。 ブラジルでは、タナカン・プラットフォームを通じて、国内最大のインディネイティブ・オブジェクトやイコノグラフィーのオンラインコレクションが開催され、文化的なエンゲージメントの重要な資源となっている。 このリポジトリから公開されているデータを用いて、アクセシビリティ、解釈、探索を強化するために人工知能を適用したデータ駆動型イニシアチブを提案する。 画像に基づく類似性をモデル化するビジュアルパイプラインと,項目記述から意味的関係をキャプチャするテキストパイプラインという,2つのセマンティックパイプラインを開発した。 これらの埋め込み空間は2次元に投影され、私たちが開発したインタラクティブな可視化ツールに統合されます。 類似性に基づくナビゲーションに加えて、ユーザーは時間的および地理的なレンズを通してコレクションを探索し、意味的および文脈的視点の両方を可能にする。 このシステムは、カリキュラムのタスクをサポートし、公的なエンゲージメントを支援し、コレクション内の遅延接続を明らかにする。 この研究は、AIが文化的保護の実践に倫理的に貢献する方法を示す。

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