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2D5-2 状況を分解する学習モデルによる言語の獲得と分類

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05月31日(Sun) 17:20〜18:40 D会場(3F北-大講義室-368)
2D5 「ロボットの学習(2)」

演題番号2D5-2
題目状況を分解する学習モデルによる言語の獲得と分類
著者永野 秀明(玉川大学 脳科学研究科)
山川 宏(株式会社ドワンゴ人工知能研究所)
荒川 直哉(株式会社ドワンゴ人工知能研究所)
岡田 浩之(玉川大学 脳科学研究所)
時間05月31日(Sun) 17:40〜18:00
概要記号接地問題の解決には,単語ラベルを対応づけるべき概念を事前に用意する必要があるが,動作動詞では,接地先の概念空間の性質が分類に大きく影響するだろう.よって母語や文化によって異なる分類をする動詞の分析から,動詞の背景にある多元的な概念空間の性質を知りうると期待できる.本稿では,動詞が接地する概念空間についての分析を,多様な状況として抽出する状況分解技術を計算モデルとして参照しながら行った.
論文PDFファイル