ArtELingo-28: Colmare le culture attraverso l'arte
Un progetto che offre descrizioni di opere d'arte in 28 lingue per coinvolgere di più.
Youssef Mohamed, Runjia Li, Ibrahim Said Ahmad, Kilichbek Haydarov, Philip Torr, Kenneth Ward Church, Mohamed Elhoseiny
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Indice
- Il Problema del Bias Linguistico
- Cos'è ArtELingo-28?
- Raccolta Dati – Un Compito Pesante
- Tre Configurazioni di Valutazione
- Il Ruolo delle Emozioni
- Sfide Affrontate
- Controllo Qualità
- Confronto delle Risposte Emotive
- L'Impatto del Dataset
- Utilizzo di Grandi Modelli Linguistici
- L'Importanza della Cultura
- Abbracciare la Diversità
- Pensieri Finali
- Fonte originale
- Link di riferimento
Hai mai provato a descrivere un dipinto che hai appena visto ma hai finito per mescolare colori e sentimenti? È una lotta comune per tante persone! Con l'arte che parla una Lingua universale, vogliamo che tutti possano partecipare alla conversazione, non solo chi parla inglese.
Ecco dove entra in gioco ArtELingo-28-un nuovo progetto che offre descrizioni di opere d'arte in 28 lingue diverse. L'obiettivo è aiutare più persone a connettersi con l'arte fornendo voci e punti di vista diversificati, assicurandosi che nessuna cultura si senta esclusa.
Il Problema del Bias Linguistico
La maggior parte degli studi recenti su arte e tecnologia si sono concentrati sull'inglese. È come fare una festa e invitare solo chi parla inglese, ignorando tutti gli altri. Anche se l'inglese è ampiamente parlato, circa il 75% delle persone nel mondo non lo parla come prima lingua. Quindi, come possiamo apprezzare l'arte senza sentire i pensieri di molte culture diverse?
Cos'è ArtELingo-28?
ArtELingo-28 è un dataset composto da 2000 immagini prese da WikiArt. Ogni immagine è accompagnata da 140 etichette emotive e didascalie di persone con background vari che parlano 28 lingue. Questo progetto va oltre il semplice nominare cosa c'è nell'immagine; enfatizza le sensazioni e le opinioni personali sull'arte.
Ad esempio, guardando un'opera, la didascalia coreana potrebbe mettere in evidenza il viso e i capelli, mentre la descrizione in Setswana potrebbe concentrarsi sull'atmosfera generale. Questo mostra come l'arte possa essere interpretata in modi molto diversi a seconda dei background culturali.
Dati – Un Compito Pesante
RaccoltaPer raccogliere tutte queste informazioni, ci è voluto un grande sforzo. Un team dedicato ha lavorato oltre 6000 ore, coinvolgendo 220 annotatori da 23 paesi diversi. È come avere un piccolo esercito focalizzato sulla comprensione dell'arte da varie prospettive!
La raccolta dati non riguardava solo chiedere alla gente cosa vede nell'arte. Ogni annotatore ha scelto un'emozione da un elenco di otto opzioni-come eccitazione, rabbia o tristezza-in base a cosa l'opera d'arte gli ha fatto sentire. Poi hanno spiegato la loro scelta nella loro lingua madre. Che sfida dev'essere stata!
Tre Configurazioni di Valutazione
Per assicurarsi che ArtELingo-28 sia super utile, sono stati testati tre scenari diversi:
Configurazione Zero-Shot: Questo è quando un modello addestrato su poche lingue ad alto volume (come l'inglese) viene testato su lingue che non ha mai visto prima. È come provare a ordinare cibo in un nuovo paese senza conoscere affatto la lingua! Il modello si è comportato piuttosto bene nelle lingue su cui non era stato addestrato.
Configurazione Few-Shot: Questa è pensata per quando abbiamo solo un po' di dati in lingue meno conosciute ma tanto da lingue ad alto volume. È come imparare una nuova lingua ma avere il dizionario della tua lingua madre accanto a te. Con un po' di pratica, il modello è migliorato significativamente!
Configurazione One-vs-All Zero-Shot: Questa configurazione ha verificato come le lingue rispondono l'una all'altra. Se un modello addestrato in hindi si comporta bene in urdu, potrebbe significare che c'è una connessione Culturale tra le due lingue. Questo tipo di esame ha rivelato relazioni interessanti tra lingue diverse.
Il Ruolo delle Emozioni
L'arte è tutta una questione di sentimenti. Le persone reagiscono in modo diverso allo stesso dipinto in base ai background e alle esperienze individuali. ArtELingo-28 si concentra sulla raccolta di queste prospettive emotive da varie culture. Ogni didascalia non parla solo di cosa vedono le persone, ma di come si sentono al riguardo, il che aggiunge una dimensione più ricca alla comprensione dell'arte.
Sfide Affrontate
Raccogliere dati in 25 lingue aggiuntive non è stato affatto facile. Molte lingue non hanno molte risorse, rendendo più complicato trovare parlanti nativi disposti a contribuire. Un grande grazie ad Amazon Mechanical Turk per l'aiuto, ma non è sempre stato facile trovare la persona giusta per le lingue meno parlate.
Controllo Qualità
Per assicurarsi che le informazioni raccolte fossero di alta qualità, ogni passaggio è stato monitorato attentamente. Gli annotatori hanno ricevuto formazione per aiutarli a capire chiaramente il compito. Gli errori semplici sono stati individuati precocemente, e sono stati messi in atto più controlli per mantenere informazioni di alta qualità. Il principio guida di tutto questo era assicurarsi che i pensieri di tutti fossero realmente rappresentati senza alcun pregiudizio.
Confronto delle Risposte Emotive
Una volta raccolti i dati, è stato essenziale analizzare come le diverse lingue esprimessero le emozioni. Questa analisi ha mostrato che anche se la stessa emozione era etichettata, il modo in cui veniva percepita poteva variare ampiamente a seconda della lingua. Ad esempio, la parola "paura" potrebbe evocare sfumature di significato diverse in varie culture.
L'Impatto del Dataset
ArtELingo-28 è più di una semplice raccolta di didascalie. È un tentativo di mostrare la ricca diversità delle emozioni umane e delle prospettive culturali. Avere questo dataset permette a ricercatori, artisti e a chiunque sia interessato all'arte di apprezzare come le persone provenienti da background diversi vedano la stessa opera d'arte.
Utilizzo di Grandi Modelli Linguistici
Per far funzionare efficacemente ArtELingo-28, sono stati impiegati grandi modelli linguistici (LLM). Questi modelli potevano aiutare a interpretare e generare buone descrizioni, affrontando le sfide degli ambienti multilingue. Anche se alcuni modelli si concentrano principalmente sull'inglese, ArtELingo-28 puntava a coinvolgere molte lingue per rappresentare meglio le prospettive globali.
L'Importanza della Cultura
La cultura influisce su come vediamo e rispondiamo a tutto, compresa l'arte. Background diversi portano punti di vista unici. ArtELingo-28 vuole abbracciare queste differenze catturando sentimenti e opinioni diversificati, assicurando che un pubblico più ampio possa interagire con l'arte nella propria lingua nativa.
Abbracciare la Diversità
ArtELingo-28 incoraggia tutti ad apprezzare le varie risposte emotive all'arte fornendo una piattaforma dove le diverse culture possono esprimere i loro pensieri. Questo aiuta a costruire un ponte tra le comunità e promuove il rispetto per le prospettive reciproche.
Pensieri Finali
In conclusione, ArtELingo-28 è un grande passo verso la creazione di un mondo dell'arte più accessibile e inclusivo. Ascoltando le voci di persone con background diversi, possiamo arricchire la nostra comprensione dell'arte e di cosa significhi essere umani. Alla fine della giornata, l'arte è un'esperienza condivisa, e tutti dovrebbero avere la possibilità di unirsi alla conversazione.
Titolo: No Culture Left Behind: ArtELingo-28, a Benchmark of WikiArt with Captions in 28 Languages
Estratto: Research in vision and language has made considerable progress thanks to benchmarks such as COCO. COCO captions focused on unambiguous facts in English; ArtEmis introduced subjective emotions and ArtELingo introduced some multilinguality (Chinese and Arabic). However we believe there should be more multilinguality. Hence, we present ArtELingo-28, a vision-language benchmark that spans $\textbf{28}$ languages and encompasses approximately $\textbf{200,000}$ annotations ($\textbf{140}$ annotations per image). Traditionally, vision research focused on unambiguous class labels, whereas ArtELingo-28 emphasizes diversity of opinions over languages and cultures. The challenge is to build machine learning systems that assign emotional captions to images. Baseline results will be presented for three novel conditions: Zero-Shot, Few-Shot and One-vs-All Zero-Shot. We find that cross-lingual transfer is more successful for culturally-related languages. Data and code are provided at www.artelingo.org.
Autori: Youssef Mohamed, Runjia Li, Ibrahim Said Ahmad, Kilichbek Haydarov, Philip Torr, Kenneth Ward Church, Mohamed Elhoseiny
Ultimo aggiornamento: 2024-11-06 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2411.03769
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.03769
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://aixplain.com/
- https://www.cochrane.org/news/cochrane-evidence-different-languages
- https://www.csuerfsa.org/index.php/news--views/blog/blog/who-created-the-saying-beauty-is-in-the-eye-of-the-beholder
- https://github.com/Mo-youssef/artelingo-28/tree/main/results/minigpt/fewshot.csv
- https://github.com/Mo-youssef/artelingo-28/tree/main/results/minigpt/seenunseen.csv
- https://huggingface.co/FacebookAI/xlm-roberta-large
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://www.artelingo.org/