05月12日(Mon) 17:10〜19:00 I会場(100人-ひめぎんホール別館 第11会議室)
| 演題番号 | 1I5-OS-09b-3 |
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| 題目 | マルチモーダルLDAとベイズ階層言語モデルを用いた物体概念と言語モデルの相互学習 |
| 著者 | 中村 友昭(ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) 西原 成(電気通信大学 情報理工学部 知能機械工学科) 長井 隆行(電気通信大学 情報理工学研究科 知能機械工学専攻) 船越 孝太郎((株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) 長坂 翔吾(立命館大学情報理工学研究科) 谷口 忠大(立命館大学) 岩橋 直人() |
| 時間 | 05月12日(Mon) 18:00〜18:20 |
| 概要 | 本稿では，マルチモーダル情報によって構築される物体概念と，人の発話を教師なしで形態素解析することで切り出される単語から，ロボットによる語意の獲得を行う．ロボットは，言語などの初期知識を持たないことを想定しているため，音声認識では必ずしも正しく人の発話を認識できるとは限らない．そこで，本稿では物体概念と同時に言語モデルも学習することで，認識誤りの影響を低減し，概念・語意の獲得が可能であることを示す． |
| 論文 | PDFファイル |