論文の概要: Gaze Behavior in Visual World Experiments Can be Modeled With Off-the-shelf Language-Vision Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07282v1
• Date: Fri, 07 Aug 2026 14:42:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.533018
• Title: Gaze Behavior in Visual World Experiments Can be Modeled With Off-the-shelf Language-Vision Encoders
• Title（参考訳）: オフザシェルフ言語ビジョンエンコーダを用いた視覚世界実験における視線挙動のモデル化
• Abstract要約: 本稿では,視覚世界研究における視線行動を予測する新しい手法を提案する。 これはCLIPファミリーの単純なマルチモーダルバイエンコーダモデルとバイモーダル属性法を組み合わせることで実現される。 本研究では,この手法が英語の視覚世界研究の結果を忠実に再現する能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.457386921498268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The recent advances in neural language models have also spurred much work in computational psycholinguistics, asking whether neural LMs are also promising models of human language processing. However, work has been overwhelmingly focused on the unimodal case of written or spoken language. In contrast, multimodal experimental paradigms, like visual world studies that present participants with both visual and linguistic input simultaneously, have been neglected. In this paper, we present a novel approach that predicts gaze behavior in visual world studies. It does so by combining a simple multi-modal bi-encoder model of the CLIP family with a bimodal attribution method. We demonstrate the ability of this approach to robustly replicate the results of a seminal English visual world study which shows hu- man predictive processing. Remarkably, it does so without a generative architecture and without the need for fine-tuning, despite not being trained for this task.
• Abstract（参考訳）: ニューラル言語モデルの最近の進歩は、人間の言語処理の有望なモデルであるかどうかを問う、計算精神言語学にも多くの研究を刺激している。 しかし、この研究は、書き言葉や話し言葉の単調なケースに圧倒的に焦点が当てられている。 対照的に、視覚と言語の両方の入力を同時に提示する視覚世界研究のようなマルチモーダルな実験パラダイムは無視されている。 本稿では,視覚世界研究における視線行動を予測する新しい手法を提案する。 これはCLIPファミリーの単純なマルチモーダルバイエンコーダモデルとバイモーダル属性法を組み合わせることで実現される。 本研究では,この手法が,人による予測処理を示す初歩的な英語ビジュアルワールドスタディの結果を頑健に再現する能力を示す。 注目すべきなのは、このタスクのトレーニングを受けていないにも関わらず、生成的アーキテクチャや微調整を必要としないことです。

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