Generierung von Farben mittels bidirektionalen Long Short Term Memory Netzwerken

Das menschliche Auge kann eine enorme Vielfalt an Farben unterscheiden, wobei die geschätzte Anzahl unterscheidbarer Nuancen zwischen zwei und sieben Millionen liegt. Diese beeindruckende Wahrnehmungsfähigkeit impliziert jedoch nicht zwangsläufig, dass alle diese Farben im Wortschatz präzise benannt und beschrieben wurden. In der Alltagswelt verbinden wir Farben oft mit vertrauten Objekten und Konzepten. Diese Forschung zielt darauf ab, die Lücke zwischen unserer visuellen Wahrnehmung einer unzähligen Zahl von Farbnuancen und unserer Fähigkeit, diese genau zu beschreiben und zu benennen, zu schließen. Es wurde ein neuartiges Modell entwickelt, das bidirektionale Langzeitgedächtnisnetzwerke (Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM) in Kombination mit Active Learning nutzt. Das Modell basiert auf einem proprietären Datensatz, der speziell für diese Studie sorgfältig zusammengestellt wurde. Das primäre Ziel dieser Arbeit besteht darin, ein vielseitiges Werkzeug zu schaffen, das bisher unbenannte Farben kategorisiert oder Zwischenstufen identifiziert, die traditionelle Farbterminologie nicht erfassen kann. Die Ergebnisse unterstreichen das enorme Potenzial dieses innovativen Ansatzes, unser Verständnis von Farbwahrnehmung und Sprache grundlegend zu verändern. Durch umfassende Experimente und Analysen wird ein vielversprechender Weg für Anwendungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) in verschiedenen Branchen aufgezeigt. Indem die Erforschung des umfassenden Farbspektrums erleichtert wird, erweitern sich die Anwendungsmöglichkeiten der NLP über herkömmliche Grenzen hinaus.