論文の概要: Humans vs Vision-Language Models: A Unified Measure of Narrative Coherence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25537v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 15:13:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.352972
• Title: Humans vs Vision-Language Models: A Unified Measure of Narrative Coherence
• Title（参考訳）: 人間対視覚言語モデル:物語的コヒーレンスを統一した尺度
• Authors: Nikolai Ilinykh, Hyewon Jang, Shalom Lappin, Asad Sayeed, Sharid Loáiciga,
• Abstract要約: 本研究では,視覚言語モデル (VLM) が生成する人文物語と,ビジュアルライティング・プリンプッツ・コーパスで生成した物語を比較した。 VLMは、人間のものと体系的に異なる、広く類似したコヒーレンスプロファイルを示す。 以上の結果から,人間のような表面流布性にもかかわらず,モデル物語は,視覚的に根ざした物語の会話を整理する方法において,人間の物語と体系的な違いを示すことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.301794127844445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We study narrative coherence in visually grounded stories by comparing human-written narratives with those generated by vision-language models (VLMs) on the Visual Writing Prompts corpus. Using a set of metrics that capture different aspects of narrative coherence, including coreference, discourse relation types, topic continuity, character persistence, and multimodal character grounding, we compute a narrative coherence score. We find that VLMs show broadly similar coherence profiles that differ systematically from those of humans. In addition, differences for individual measures are often subtle, but they become clearer when considered jointly. Overall, our results indicate that, despite human-like surface fluency, model narratives exhibit systematic differences from those of humans in how they organise discourse across a visually grounded story. Our code is available at https://github.com/GU-CLASP/coherence-driven-humans.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,視覚的記述型言語モデル(VLM)と視覚的記述型言語モデル(Visual Writing Prompts corpus)を用いて,人間の記述型物語とを比較して,視覚的接地型物語における物語コヒーレンスについて検討する。 コア推論,談話関係型,話題継続性,キャラクタの持続性,マルチモーダルなキャラクタグラウンドリングなど,物語コヒーレンスのさまざまな側面を捉える指標を用いて,物語コヒーレンススコアを算出する。 VLMは、人間のものと体系的に異なる、広く類似したコヒーレンスプロファイルを示す。 また、個別の尺度の違いは微妙な場合が多いが、共同で考えると明確になる。 以上の結果から,人間のような表面流布性にもかかわらず,モデル物語は,視覚的に根ざした物語を通して会話を整理する方法において,人間の物語と体系的な違いを示すことが示唆された。 私たちのコードはhttps://github.com/GU-CLASP/coherence-driven-humansで利用可能です。

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