[2J4-GS-8c] ロボットと実世界：学習

[2J4-GS-8c-03] 共同注意を用いた複数物体環境下におけるロボットの語意学習

〇西村 卓真¹、長野 匡隼¹、中村 友昭¹ (1. 電気通信大学)

キーワード：語意獲得、共同注意、マルチモーダル潜在的ディリクレ配分法、Region Proposal Network、教師なし学習

人は，養育者などから発せられる単語と物体を結びつけて，物の名前を学習している．その際に，養育者が注意している物体を特定する能力である共同注意が，語意の学習を効率化している．ロボットにおいても，共同注意を用いて様々な環境で柔軟に語意を学習する能力は重要であると考えられる．そこで本稿では，複数の物体が存在する環境下で，ロボットが共同注意を用いて教示者が注目している物体を特定し，その物体情報と教示発話から語意を学習する手法を提案する．提案手法では，Region Proposal Networkを用いて物体を複数検出し，その中から共同注意と特徴の共起性に基づいて教示対象物体を1つ選択する．Multimodal LDAにより，教示発話と選択された物体を結びつけることで語意を学習する．実験では，複数の物体が存在する環境下において，提案手法により教示対象物体を特定し語意の学習が可能であることを示した．