論文の概要: The meaning of prompts and the prompts of meaning: Semiotic reflections and modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14250v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 15:15:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:52.873489
• Title: The meaning of prompts and the prompts of meaning: Semiotic reflections and modelling
• Title（参考訳）: プロンプトの意味と意味のプロンプト--セミオティック・リフレクションとモデリング
• Authors: Martin Thellefsen, Amalia Nurma Dewi, Bent Sorensen,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における動的セミオティック現象としてのプロンプトとプロンプトについて検討する。 発見は、プロンプトは、知識がどのように組織化され、検索され、解釈され、デジタル環境で共同構築されるかを再定義する、セミオティックでコミュニケーションのプロセスであることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores prompts and prompting in large language models (LLMs) as dynamic semiotic phenomena, drawing on Peirce's triadic model of signs, his nine sign types, and the Dynacom model of communication. The aim is to reconceptualize prompting not as a technical input mechanism but as a communicative and epistemic act involving an iterative process of sign formation, interpretation, and refinement. The theoretical foundation rests on Peirce's semiotics, particularly the interplay between representamen, object, and interpretant, and the typological richness of signs: qualisign, sinsign, legisign; icon, index, symbol; rheme, dicent, argument - alongside the interpretant triad captured in the Dynacom model. Analytically, the paper positions the LLM as a semiotic resource that generates interpretants in response to user prompts, thereby participating in meaning-making within shared universes of discourse. The findings suggest that prompting is a semiotic and communicative process that redefines how knowledge is organized, searched, interpreted, and co-constructed in digital environments. This perspective invites a reimagining of the theoretical and methodological foundations of knowledge organization and information seeking in the age of computational semiosis
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Pirceの記号三進法モデル,9種類の符号モデル,Dynacomの通信モデルに基づいて,大規模言語モデル(LLM)を動的セミオティック現象として,プロンプトとプロンプトについて検討する。 技術的入力機構としてではなく、手形形成、解釈、洗練の反復的なプロセスを含むコミュニケーション的かつてんかん的な行為として、プロンプトを再認識することを目的としている。 理論の基礎は、パースの記号論、特に代表者、対象者、解釈者の間の相互作用、および記号のタイプ的豊かさ(準記号、シンサイン、レゴサイン、アイコン、インデックス、シンボル、修辞、ディセント、議論)とダイナコムのモデルで捉えた解釈的三位一体(英語版)である。 分析では,LLMをユーザプロンプトに応答して解釈語を生成するセミオティックリソースとして位置づけ,会話の共有宇宙における意味形成に参画する。 この結果は、プロンプトは、知識がどのように組織化され、検索され、解釈され、デジタル環境で共構築されるかを再定義する、セミオティックでコミュニケーション的なプロセスであることを示している。 この視点は、知識組織の理論的・方法論的基礎と計算セミオーシス時代の情報の再考を招く

関連論文リスト

• Explain Before You Answer: A Survey on Compositional Visual Reasoning [74.27548620675748]
  構成的視覚推論は、マルチモーダルAIにおける重要な研究フロンティアとして登場した。 本調査は,トップ会場(CVPR,ICCV,NeurIPS,ICML,ACLなど)から260以上の論文を体系的にレビューする。 次に60以上のベンチマークとそれに対応するメトリクスを、基底精度、連鎖忠実性、高分解能知覚などの次元に沿って探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-24T11:01:51Z)
• Not Minds, but Signs: Reframing LLMs through Semiotics [0.0]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) に関するセミオティックな視点を論じる。 LLMが言語を理解したり、人間の思考をシミュレートしたりするのではなく、言語形式を再結合し、再テクスチャ化し、循環させることが主な機能であると提案する。 我々は文学、哲学、教育、文化生産の応用を探究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T08:49:18Z)
• Visual Theory of Mind Enables the Invention of Proto-Writing [10.013537728631038]
  エビデンスによれば、一部の書記システムの初期の形態は、元々は象徴的なピクトグラフで構成されていた。 私たちのモデルは、原著の出現の背景にある認知的・文化的プロセスに光を当てています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T17:50:37Z)
• Neurosymbolic Graph Enrichment for Grounded World Models [47.92947508449361]
  複雑な問題に対処するために, LLM の反応性を向上し, 活用するための新しいアプローチを提案する。 我々は,大規模言語モデルの強みと構造的意味表現を組み合わせた,多モーダルで知識を付加した意味の形式表現を作成する。 非構造化言語モデルと形式的意味構造とのギャップを埋めることで、自然言語理解と推論における複雑な問題に対処するための新たな道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T17:23:55Z)
• Non-verbal information in spontaneous speech -- towards a new framework of analysis [0.5559722082623594]
  本稿では,韻律信号の分類のための解析的スキーマと技術的概念実証を提供する。 3つの順序の韻律現象を解き放つ分類過程を示す。 散在する韻律パターンは、コミュニケーションと音声の組織化の理論を導くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T08:03:05Z)
• LOGICSEG: Parsing Visual Semantics with Neural Logic Learning and Reasoning [73.98142349171552]
  LOGICSEGは、神経誘導学習と論理推論をリッチデータとシンボリック知識の両方に統合する、全体論的視覚意味論である。 ファジィ論理に基づく連続的な緩和の間、論理式はデータとニューラルな計算グラフに基礎を置いており、論理によるネットワークトレーニングを可能にする。 これらの設計によりLOGICSEGは、既存のセグメンテーションモデルに容易に統合できる汎用的でコンパクトなニューラル論理マシンとなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T05:43:19Z)
• Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook [151.49434496615427]
  視覚シーンの構成的性質を観察し、推論する視覚システムは、我々の世界を理解するのに不可欠である。 モデルは、このようなモダリティと大規模なトレーニングデータとのギャップを埋めることを学び、コンテキスト推論、一般化、テスト時の迅速な機能を容易にした。 このようなモデルの出力は、例えば、バウンディングボックスを設けて特定のオブジェクトをセグメント化したり、画像や映像シーンについて質問したり、言語命令でロボットの動作を操作することで対話的な対話を行うなど、リトレーニングすることなく、人為的なプロンプトによって変更することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T17:59:18Z)
• Models of symbol emergence in communication: a conceptual review and a guide for avoiding local minima [0.0]
  計算シミュレーションは、通信の出現に関する仮説をテストする一般的な方法である。 我々は、いくつかの最も代表的なモデルの仮定と説明的対象を特定し、既知の結果を要約する。 この観点から、意味ある象徴的コミュニケーションの出現をモデル化する道のりをスケッチする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T12:53:03Z)
• Latent Topology Induction for Understanding Contextualized Representations [84.7918739062235]
  本研究では,文脈的埋め込みの表現空間について検討し,大規模言語モデルの隠れトポロジについて考察する。 文脈化表現の言語特性を要約した潜在状態のネットワークが存在することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-03T11:22:48Z)

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。