論文の概要: Billions of Sketches Reveal Hidden Cultural Variation in Human Concepts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07267v1
- Date: Wed, 08 Jul 2026 10:51:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-09 22:50:30.357137
- Title: Billions of Sketches Reveal Hidden Cultural Variation in Human Concepts
- Title(参考訳): 何十億ものバスケットが文化的な変化を隠蔽している
- Abstract要約: 236か国と領土の共通概念の16億個の人造スケッチを分析します。
スケッチから派生した異文化の類似性は、テキストベースの尺度よりも、確立した文化的距離と45%密に一致している。
結果は、人間の概念的普遍性のパターンは、概念が測定されるモダリティに批判的に依存する可能性があることを示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.066646435185324
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Claims about the universality of human concepts have been predominantly assessed through linguistic similarity across languages and cultures. However, words are effective as communication devices because they compress rich experiential variation into shared conventions, potentially obscuring hidden individual and cultural differences in how concepts are mentally represented. Here, we analyse 2.6 billion human-made sketches of common concepts from 236 countries and territories to examine conceptual structure through people's visual imagination. Consistent with recent work on image-based cognition, we find that single concepts unfold into multiple distinct visual exemplars, revealing latent information about similarities and differences in conceptual structure across cultures. This variation is strongest for concepts involving haptic interaction, suggesting that visual imagery reflects variation in embodied experience as much as conventional definitions. Comparing embedding models of sketches with word embedding models across languages, we find that their geometries diverge, with visual representations preserving rich semantic and cultural structure that language models compress. Cross-cultural similarities derived from sketches align 45% more closely with established cultural distances than do text-based measures. Together, these results suggest that patterns of human conceptual universality may depend critically on the modality through which concepts are measured, with large-scale sketching providing a direct, high-resolution probe of conceptual diversity across embodied and cultural dimensions of thought.
- Abstract(参考訳): 人間の概念の普遍性に関する主張は、言語や文化の言語的類似性を通じて主に評価されてきた。
しかし、言葉は共有慣習に豊富な経験的変化を圧縮し、概念の精神的表現方法に隠された個人や文化的差異を隠蔽する可能性があるため、コミュニケーション装置として有効である。
ここでは、236か国と領土の共通概念の16億個の人造スケッチを分析し、人間の視覚的想像力を通して概念構造を調べる。
画像に基づく認知に関する最近の研究と一致して、単一の概念が複数の異なる視覚的見本へと展開し、文化間の類似性や概念構造の違いに関する潜伏した情報を明らかにする。
この変化は触覚的相互作用を含む概念にとって最強であり、視覚的イメージは従来の定義と同様に経験の変動を反映していることを示唆している。
スケッチの埋め込みモデルと言語間の単語埋め込みモデルを比較すると、それらのジオメトリは、言語モデルが圧縮するリッチな意味と文化的構造を保持する視覚的表現とともに、分岐することがわかった。
スケッチから派生した異文化の類似性は、テキストベースの尺度よりも、確立した文化的距離と45%密に一致している。
これらの結果から,人間の概念的普遍性のパターンは,概念を測るモダリティに大きく依存する可能性が示唆された。
関連論文リスト
- HistLens: Mapping Idea Change across Concepts and Corpora [23.935379969646394]
HistLensは、多概念、マルチコーパスの概念的歴史分析のための統一されたSAEベースのフレームワークである。
HistLensは、概念進化のパターンのクロスコンセプション、クロスコーパスをサポートし、暗黙的な概念計算を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-13T17:22:02Z) - The Persistence of Cultural Memory: Investigating Multimodal Iconicity in Diffusion Models [2.9793019246605676]
静的および動的画像にまたがる767のウィキデータ由来の文化的参照にまたがる5つの拡散モデルを評価する。
私たちの研究は、拡散モデルの価値は、それらが再現するものだけでなく、文化的な知識を変換し、再テクスチャ化する方法にも関係していることを明らかにします。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-14T16:03:10Z) - Cultural Alien Sampler: Open-ended art generation balancing originality and coherence [77.30507101341111]
本稿では,文化的な典型から構成的適合を分離する概念選択手法である文化異性サンプリング(CAS)を紹介する。
CASは、コヒーレンスが高く、典型性が低い組み合わせをターゲットにしており、学習慣行や組み込み文化の文脈から逸脱しながら内部の一貫性を維持するアイデアを生み出している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-21T09:32:46Z) - Contrasting Cognitive Styles in Vision-Language Models: Holistic Attention in Japanese Versus Analytical Focus in English [4.8310710966636545]
視覚言語モデル(VLM)が日本語と英語の異なる言語で主に訓練されているかを検討する。
以上の結果から,VLMは言語の構造的特性だけでなく,学習データに埋め込まれた文化行動も再現し,文化認知が暗黙的にモデル出力を形作る可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-01T11:56:45Z) - Revealing emergent human-like conceptual representations from language prediction [90.73285317321312]
大規模言語モデル(LLMs)は、人間らしい振る舞いを示すテキストの次のトーケン予測によってのみ訓練される。
これらのモデルでは、概念は人間のものと似ていますか?
LLMは、他の概念に関する文脈的手がかりに関連して、言語記述から柔軟に概念を導出できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-21T23:54:17Z) - OmniPrism: Learning Disentangled Visual Concept for Image Generation [57.21097864811521]
創造的な視覚概念の生成は、しばしば関連する結果を生み出すために参照イメージ内の特定の概念からインスピレーションを引き出す。
我々は,創造的画像生成のための視覚的概念分離手法であるOmniPrismを提案する。
提案手法は,自然言語で案内される不整合概念表現を学習し,これらの概念を組み込むために拡散モデルを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-16T18:59:52Z) - From Local Concepts to Universals: Evaluating the Multicultural Understanding of Vision-Language Models [10.121734731147376]
視覚言語モデルの性能は、西欧文化のイメージに最適以下である。
様々なベンチマークが、モデルの文化的傾向をテストするために提案されているが、それらは限られた範囲の文化をカバーしている。
我々はGlobalRGベンチマークを導入し、普遍性を越えた検索と文化的な視覚的接地という2つの課題からなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-28T23:28:28Z) - Text-to-Image Generation for Abstract Concepts [76.32278151607763]
抽象概念のためのテキスト・画像生成フレームワーク(TIAC)を提案する。
抽象概念は曖昧さを避けるための詳細な定義で明確な意図に明確化されている。
LLM抽出フォームパターンセットから概念依存型フォームを検索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-26T02:22:39Z) - ConceptBed: Evaluating Concept Learning Abilities of Text-to-Image
Diffusion Models [79.10890337599166]
本研究では,284のユニークな視覚概念と33Kの合成テキストプロンプトからなる大規模データセットであるConceptBedを紹介する。
我々は、対象、属性、スタイルのいずれかである視覚概念を評価し、また、構成性の4つの次元(計数、属性、関係、行動)を評価する。
私たちの結果は、概念を学ぶことと、既存のアプローチが克服に苦労する構成性を維持することのトレードオフを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T18:00:38Z) - The Hidden Language of Diffusion Models [70.03691458189604]
本稿では,テキスト概念の内部表現を拡散モデルで解釈する新しい手法であるConceptorを提案する。
概念間の驚くべき視覚的つながりは、それらのテキスト意味論を超越している。
我々はまた、模範的、偏見、名高い芸術様式、あるいは複数の意味の同時融合に依存する概念も発見する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T17:57:08Z) - Analyzing Encoded Concepts in Transformer Language Models [21.76062029833023]
ConceptXは、事前訓練された言語モデル内で学習された表現において、潜伏概念がどのように符号化されるかを分析する。
クラスタリングを使用して、符号化された概念を発見し、人間の定義した概念の大規模なセットと整合してそれらを説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-27T13:32:10Z)
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。