論文の概要: Aesthetic Assessment of Chinese Handwritings Based on Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26768v1
• Date: Tue, 24 Mar 2026 07:57:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.58841
• Title: Aesthetic Assessment of Chinese Handwritings Based on Vision Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルに基づく中国語筆跡の美的評価
• Authors: Chen Zheng, Yuxuan Lai, Haoyang Lu, Wentao Ma, Jitao Yang, Jian Wang,
• Abstract要約: 我々は視覚言語モデル(VLM)を活用し、手書き漢字の質を分析し、マルチレベルフィードバックを生成する。 本稿では,ローランク適応(LoRA)に基づく微調整手法と,美的評価知識をVLMに統合するためのコンテキスト内学習手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.72561407532963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The handwriting of Chinese characters is a fundamental aspect of learning the Chinese language. Previous automated assessment methods often framed scoring as a regression problem. However, this score-only feedback lacks actionable guidance, which limits its effectiveness in helping learners improve their handwriting skills. In this paper, we leverage vision-language models (VLMs) to analyze the quality of handwritten Chinese characters and generate multi-level feedback. Specifically, we investigate two feedback generation tasks: simple grade feedback (Task 1) and enriched, descriptive feedback (Task 2). We explore both low-rank adaptation (LoRA)-based fine-tuning strategies and in-context learning methods to integrate aesthetic assessment knowledge into VLMs. Experimental results show that our approach achieves state-of-the-art performances across multiple evaluation tracks in the CCL 2025 workshop on evaluation of handwritten Chinese character quality.
• Abstract（参考訳）: 漢字の筆跡は中国語学習の基本的な側面である。 従来の自動評価手法は、しばしば回帰問題としてスコアリングの枠組みを定めていた。 しかし、このスコアのみのフィードバックには実用的なガイダンスが欠けているため、学習者が手書きのスキルを向上する上での有効性が制限される。 本稿では、視覚言語モデル(VLM)を活用し、手書き漢字の質を分析し、マルチレベルフィードバックを生成する。 具体的には,2つのフィードバック生成タスクについて検討する。 本稿では,ローランク適応(LoRA)に基づく微調整手法と,美的評価知識をVLMに統合するためのコンテキスト内学習手法について検討する。 実験結果から,CCL 2025ワークショップにおいて,手書き文字の質評価について,複数の評価トラックにまたがる最先端性能を達成できることが示唆された。

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