[1Q5-GS-11] ロボットと実世界: 基礎理論

[1Q5-GS-11-02] Spectral Mixture Kernelを用いた動作を表す副詞の意味理解へ向けた取り組み

〇谷口 巴¹、長野 匡隼²、持橋 大地⁴、中村 友昭²、高野 渉³、長井 隆行^3,2、小林 一郎¹ (1. お茶の水女子大学、2. 電気通信大学、3. 大阪大学、4. 統計数理研究所)

キーワード：ガウス過程、Spectral Mixture Kernel、ガウス過程潜在変数モデル、副詞の意味

近年、重要性が高まってきている家庭用ロボットには、日常生活において人と同じ感覚を共有した動作が期待される。そこで副詞などで表現されるあいまいな言葉を理解し、動作へ結びつけることが必要となる。

特定の副詞を表現する複数の動作に共通する特徴を見つけることができれば、ロボットはその副詞の意味を理解したといえる。本研究ではGaussian Process Latent Variable Model[Lawlence+,2010]を用いて動画像中の人の姿勢情報を多次元から2次元に圧縮した後、Spectral Mixture Kernel[Wilson+,2013]を用いて、各時系列データの中で使用される複数のカーネルを特定し、その中で共通するカーネルを発見することで副詞の意味理解を目指す。