2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

講演情報

オーガナイズドセッション

オーガナイズドセッション » OS-3 自律・創発・汎用AIアーキテクチャ

[2M4-OS-3a] 自律・創発・汎用AIアーキテクチャ (1)

2020年6月10日(水) 13:50 〜 15:30 M会場 (jsai2020online-13)

栗原 聡(慶應義塾大学)、川村 秀憲(北海道大学)、津田 一郎(中部大学)、大倉 和博(広島大学)

14:10 〜 14:30

[2M4-OS-3a-02] 混合分布を用いた発話音声からの相対位置概念の学習

〇相良 陸成1、田口 亮1 (1. 名古屋工業大学)

キーワード:相対概念、教師なし学習、言語獲得

人間の日常生活を支援するサービスロボットは,使用される環境に特有の単語とその意味をセンサ情報から適応的に学習できることが望ましい.特に前後左右など,参照点に依存した相対的な位置の概念(相対位置概念)は人間の日常生活において重要な役割を果たしているため,これをサービスロボットが理解できることは重要である.
筆者らはこれまでに,発話音声から相対位置概念を学習する手法を提案した.この手法は発話音声の教師なし単語分割・相対位置概念学習を組み合わせた手法であり,相対位置概念及びそれらを表す単語を事前の知識なしで学習することが可能である.ただしこの手法では,相対位置概念を単峰性分布で表現しているため,獲得できる相対位置概念が限定される.例えば,相対位置概念「横」は,概念「右」と概念「左」を合わせた多峰性の分布で表現される相対位置概念であるため,この手法では学習できない.
そこで我々はこの手法を改良し,混合分布を用いて相対位置概念を表現することでこの問題を解決する.実験により,提案手法を用いることで従来手法では学習できなかった相対位置概念が学習可能であることが確かめられた.

講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。

パスワード