2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

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[1D5-GS-9] 自然言語処理・情報検索: モデルと意味獲得

2020年6月9日(火) 17:20 〜 19:00 D会場 (jsai2020online-4)

座長:若木裕美(ソニー)

18:20 〜 18:40

[1D5-GS-9-04] ビデオゲーム環境における自然な発話の教師無し二重分節と意味獲得

〇山口 皓太郎1、岡 夏樹1、谷口 忠大2、尾崎 僚2 (1. 京都工芸繊維大学、2. 立命館大学)

キーワード:教師無し二重分節、言語獲得、強化学習

乳幼児は母語の音声発話を聞いて教師無しで二重分節(音素への分節と単語への分節)をする能力を持っていると考えられる.これまでに,明瞭に発話された限定された語彙からなる音声発話の二重分節が工学的に実現できることが示されている(Taniguchi,Nagasaka,and Nakashima,2016)が,本研究では迷路ゲーム環境における比較的自然な発話の教師無し二重分節を試みた.合わせて,遅れのない報酬だけを扱う単純化したQ学習を用いて分節された単語の意味学習を行った.迷路ゲーム環境における方向指示の発話に限定した場合,上下左右の意味を概ね正しく学習できた.

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