研究課題/領域番号 |
18K11359
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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研究機関 | 岡山県立大学 |
研究代表者 |
岩橋 直人 岡山県立大学, 情報工学部, 教授 (90394999)
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研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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キーワード | 発話タイミング / 語用論的発話 / 深層学習 / 記号創発 / 協力 / 言語獲得 / 協力の数理モデル / Equilibrium Trellis / Physics Projection / 物理認知 / 言語 / Universal Beliefs / 対話 / ロボット |
研究実績の概要 |
本研究は、ユーザに負荷をかけずに自然なロボットとのインタラクションを通じた記号創発学習を実現することを目的としている。具体的には、ユーザ主導型の対話を通じたロボットによる記号創発学習を実現することを目指している。2022年度の成果は以下の二つである。 1. マルチモーダル協力調整対話の収集: 協力行動の中での調整発話のタイミングを分析するために、協力行動インタラクティブシミュレータRoCoCoを利用し、2人の被験者がRoCoCoの仮想空間で対話をしながら身体的協力を実行した場合のマルチモーダル対話データを収集した。本データを用いて、複数均衡軌道分析と対話タイミング分析を実施する予定である。 2. 語用論的発話生成理解のための深層学習手法の開発: ユーザ主導型対話を通した記号創発学習の効率化のために、新しい深層学習手法を開発し、基本動作を確認した。 以上の成果により、自然なロボットとのインタラクションを通じた記号創発学習の実現に向けた新たな一歩を踏み出した。今後は、収集した対話データと開発した深層学習手法を活用して、さらなる研究を進める予定である。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の計画では、記号創発学習と雑談対話を統合するアプローチにより研究を進める予定であったが、より優れた成果が期待できる協力モデルアプローチの開発に成功したため、2021年度から協力モデルアプローチで研究を進めている。研究期間は伸びたが、新アプローチにより計画以上の成果が期待できるようになった。
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今後の研究の推進方策 |
2023年度(最終年度)は、これまでの研究成果を活用して、協力調整発話タイミングのモデル化と語用論的発話生成理解の深層学習手法を構築して、ユーザ主導型の自然で効率的な記号創発学習を実現する予定である。
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