論文の概要: A large corpus of lucid and non-lucid dream reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26992v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 21:03:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.722594
• Title: A large corpus of lucid and non-lucid dream reports
• Title（参考訳）: 急激かつ非急激な夢の報告の大規模コーパス
• Authors: Remington Mallett,
• Abstract要約: 5kのコントリビュータによる55kのドリームレポートの大規模なコーパスがキュレーションされ、説明され、将来の研究のために検証される。 10年間、ユーザーが匿名のドリームジャーナルを共有するオンラインフォーラムから、一般公開されたドリームレポートが取り消された。 コーパスを記述的統計と視覚化で特徴づけた後、構造的検証により、ルーシックラベル付きレポートにおける言語パターンが、ルーシックドリームの既知の特徴と一致していることが示されている。
• 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: All varieties of dreaming remain a mystery. Lucid dreams in particular, or those characterized by awareness of the dream, are notoriously difficult to study. Their scarce prevalence and resistance to deliberate induction make it difficult to obtain a sizeable corpus of lucid dream reports. The consequent lack of clarity around lucid dream phenomenology has left the many purported applications of lucidity under-realized. Here, a large corpus of 55k dream reports from 5k contributors is curated, described, and validated for future research. Ten years of publicly available dream reports were scraped from an online forum where users share anonymous dream journals. Importantly, users optionally categorize their dream as lucid, non-lucid, or a nightmare, offering a user-provided labeling system that includes 10k lucid and 25k non-lucid, and 2k nightmare labels. After characterizing the corpus with descriptive statistics and visualizations, construct validation shows that language patterns in lucid-labeled reports are consistent with known characteristics of lucid dreams. While the entire corpus has broad value for dream science, the labeled subset is particularly powerful for new discoveries in lucid dream studies.
• Abstract（参考訳）: あらゆる種類の夢は謎のままである。 特にルシッド・ドリーム、あるいは夢の認識によって特徴づけられるドリームは、研究が難しいことで知られている。 意図的な誘導に抵抗する頻度と頻度が乏しいため、明快な夢のレポートの巨大なコーパスを得るのが困難である。 その後、幻想現象学における明快さの欠如は、明快さの多くの応用を過度に実現した。 ここでは、5kのコントリビュータによる55kのドリームレポートの大規模なコーパスがキュレーションされ、説明され、将来の研究のために検証される。 10年間、ユーザーが匿名のドリームジャーナルを共有するオンラインフォーラムから、一般公開されたドリームレポートが取り消された。 重要な点として、ユーザーは自分の夢をルーシック、非ルーシック、または悪夢と分類し、10kルーシック、25kノンルーシック、および2k悪夢ラベルを含むユーザーが提供するラベルシステムを提供する。 コーパスを記述的統計と視覚化で特徴づけた後、構造的検証により、ルーシックラベル付きレポートにおける言語パターンが、ルーシックドリームの既知の特徴と一致していることが示されている。 コーパス全体は、ドリームサイエンスには幅広い価値があるが、ラベル付きサブセットは、幻想研究の新しい発見に特に強力である。

関連論文リスト

• A computational account of dreaming: learning and memory consolidation [8.156069657157342]
  本研究では,夢の過程の認知的・計算的モデルを提案する。 海馬から自発的にランダムに活性化される信号を処理する脳の覚醒活動の継続として提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-04T00:09:26Z)
• Making Your Dreams A Reality: Decoding the Dreams into a Coherent Video Story from fMRI Signals [46.90535445975669]
  本稿では,マルチメディアコミュニティにおける勇敢な新しいアイデアについて考察し,夢をコヒーレントなビデオ物語に変換するための新しい枠組みを提案する。 脳イメージングの最近の進歩、特に機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は、夢の神経基盤を探索する新しい方法を提供してきた。 主観的な夢体験と客観的な神経生理学的データを組み合わせることで、夢の視覚的側面を理解し、完全なビデオ物語を作成することを目指す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T08:03:49Z)
• AutoHallusion: Automatic Generation of Hallucination Benchmarks for Vision-Language Models [91.78328878860003]
  視覚言語モデル(LVLM)は幻覚の傾向が強い。 ベンチマークは多くの場合、障害パターンが一般化できない手作りのコーナーケースに依存します。 最初の自動ベンチマーク生成手法であるAutoHallusionを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T11:44:43Z)
• Visual Description Grounding Reduces Hallucinations and Boosts Reasoning in LVLMs [52.497823009176074]
  LVLM(Large Vision-Language Models)はしばしば、幻覚として知られる事実情報を誤認する応答を生成する。 視覚的知覚の向上とLVLMの推論能力の向上を目的とした学習自由度手法であるVisual Description Grounded Decoding (VDGD)を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T16:21:59Z)
• Quantity Matters: Towards Assessing and Mitigating Number Hallucination in Large Vision-Language Models [57.42800112251644]
  本研究では,画像中の特定の物体の数を誤って識別するモデルを参照しながら,特定の種類の幻覚数幻覚に焦点を当てた。 そこで,本研究では,数幻覚を減らすための一貫性向上を目的としたトレーニング手法を考案し,直接微調整法よりも8%の性能向上を図った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T02:31:11Z)
• Dream Content Discovery from Reddit with an Unsupervised Mixed-Method Approach [0.8127745323109788]
  自然言語処理による自由形ドリームレポートのトピックを識別するための,データ駆動型混合手法を新たに開発した。 我々は、Redditのr/Dreams subredditから44,213件のドリームレポートでこの方法を試した。 本手法では,異なる種類の夢のパターンを見出すことができ,話題の重要度や関連性を理解し,時間的および主要イベントの周囲における集合的夢体験の変化を観察することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T13:24:58Z)
• Dreams Are More "Predictable'' Than You Think [2.094022863940315]
  私は、夢のレポートがWikipediaなど、他の人間が生成したテキストから逸脱するかどうか、そしてどのように研究します。 平均して、単一のドリームレポートはWikipediaの記事よりもはるかに予測可能である。 予備的な証拠は、単語数、性別、視覚障害が、ドリームレポートがモデルにどのように現れるかを予測することができることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-08T21:24:12Z)
• Epidemic Dreams: Dreaming about health during the COVID-19 pandemic [1.0093662416275693]
  夢の連続性仮説は、夢の内容が夢師の覚醒体験と連続していることを示している。 我々は,テキストから医療状況の言及を抽出し,パンデミック時に収集した2つのデータセットに適用可能なディープラーニングアルゴリズムを実装した。 両セットに共通する健康表現は、典型的な新型コロナウイルスの症状であり、夢は人々の現実の体験を反映していることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-02T18:09:06Z)

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。