SceneGram: Conceptualizing and Describing Tangrams in Scene Context
作者: Simeon Junker, Sina Zarrieß
分类: cs.CL
发布日期: 2025-06-13
备注: To appear in ACL Findings 2025
💡 一句话要点
提出SceneGram数据集以研究场景上下文对概念化的影响
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 场景上下文 概念化 拼图形状 多模态大语言模型 数据集构建 人类引用分析
📋 核心要点
- 核心问题：现有研究未能充分捕捉场景上下文对物体概念化的影响，导致模型生成的引用缺乏多样性。
- 方法要点：论文提出SceneGram数据集，系统记录人类对拼图形状在不同场景中的引用，便于分析场景对概念化的影响。
- 实验或效果：通过对比分析，发现多模态大语言模型在生成拼图形状引用时未能反映人类的丰富概念化方式。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了人类在概念化和命名同一对象时的多样性，例如同一抽象的拼图形状可以被称为“螃蟹”、“水槽”或“宇宙飞船”。认知科学的一个常见假设是，场景上下文在根本上塑造了我们对物体的视觉感知和概念期望。本文贡献了SceneGram数据集，记录了人类在不同场景上下文中对拼图形状的引用，允许系统分析场景上下文对概念化的影响。基于该数据，我们分析了多模态大语言模型生成的拼图形状引用，显示这些模型未能考虑到人类引用中存在的丰富性和多样性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有方法在处理拼图形状概念化时未能考虑场景上下文的不足。现有模型生成的引用往往缺乏人类所展现的多样性和丰富性。
核心思路：论文的核心思路是构建SceneGram数据集，以系统化地记录和分析人类在不同场景中对拼图形状的引用，从而揭示场景上下文对概念化的影响。
技术框架：整体架构包括数据收集、数据标注和分析三个主要模块。首先，通过实验收集人类对拼图形状的引用；其次，对数据进行标注以识别场景上下文；最后，利用多模态大语言模型进行分析和比较。
关键创新：最重要的技术创新点在于构建了一个专注于拼图形状和场景上下文的综合数据集，填补了现有研究的空白，提供了新的分析视角。
关键设计：在数据收集过程中，采用了多样化的场景设置和拼图形状，以确保数据的代表性；同时，设计了特定的标注标准，以便于后续分析和模型训练。
📊 实验亮点
实验结果表明，基于SceneGram数据集的分析显示，多模态大语言模型在生成拼图形状引用时的多样性显著低于人类，具体表现为模型生成的引用缺乏丰富的概念化方式，提升幅度未定。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、自然语言处理和人机交互等。通过理解场景上下文对物体概念化的影响，可以提升智能系统在复杂环境中的理解能力，进而改善人机交互体验和自动化决策的准确性。
📄 摘要（原文）
Research on reference and naming suggests that humans can come up with very different ways of conceptualizing and referring to the same object, e.g. the same abstract tangram shape can be a "crab", "sink" or "space ship". Another common assumption in cognitive science is that scene context fundamentally shapes our visual perception of objects and conceptual expectations. This paper contributes SceneGram, a dataset of human references to tangram shapes placed in different scene contexts, allowing for systematic analyses of the effect of scene context on conceptualization. Based on this data, we analyze references to tangram shapes generated by multimodal LLMs, showing that these models do not account for the richness and variability of conceptualizations found in human references.