从具体到抽象：一种多模态生成方法用于抽象概念学习
计算与语言
2024-10-04 v1 人工智能
摘要
理解和操作具体与抽象概念是人类智能的基本能力。然而，这对人工智能体来说仍然具有挑战性。本文引入了一种多模态生成方法，用于高阶抽象概念学习，通过整合来自具体概念的视觉与类别语言信息。我们的模型最初对次级具体概念进行 grounding，然后将其组合以形成基本层次的概念，最终通过对基本层次概念的 grounding 抽象到次级层次的概念。我们通过语言到视觉和视觉到语言测试评估了模型的语言学习能力，涉及高阶抽象概念。实验结果表明，该模型在语言理解和语言命名任务中表现出色。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.02365,
title = {From Concrete to Abstract: A Multimodal Generative Approach to Abstract Concept Learning},
author = {Haodong Xie and Rahul Singh Maharjan and Federico Tavella and Angelo Cangelosi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.02365},
year = {2024}
}