| 研究課題/領域番号 |
18H03295
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
持橋 大地 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (80418508)
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| 研究分担者 |
高野 渉 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 特任教授(常勤) (30512090)
中村 友昭 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (50723623)
小林 一郎 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (60281440)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | ロボティクス / 自然言語処理 / 分節化 / ガウス過程 / 微分方程式 |
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| 研究成果の概要 |
ロボットの動作のモデル化、および自然言語処理との接続の二つを大きな柱として研究を行った。ロボットの動作については、隠れセミマルコフモデルとガウス過程による動作の分節化を、高次元の観測値に対して行うためにVAEで潜在空間に圧縮して行うHVGHを開発し、分節化に基づくインタラクションのモデル化や、動物学への応用などの研究展開を行った。
自然言語処理の面では、従来適切なモデル化が難しかった副詞をモデル化する、カーネルで定義される関数空間でのトピックモデルを開発した。これらを背景に、講談社から教科書『ガウス過程と機械学習』を出版し、1万部を超える読者を獲得してガウス過程の普及にも貢献することができた。
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| 自由記述の分野 |
自然言語処理・機械学習
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
開発した技術は、ロボットや人間の動作の「形態素解析」にあたる基礎的な研究であり、これにより連続的な動作時系列を単語を数えるように統計的に分析することが可能になった。特に、観測値が各関節角で高次元な場合でも扱えるHVGHを開発したことで、潜在空間での分節化が行えるようになったことは、統計モデルとしても重要な進歩であるといえる。
また、副詞はロボットとのインタラクションで重要な働きをすると予想されるが、従来の自然言語処理では適切に扱うことが難しかった。本研究により関数空間のトピックモデルとして統計モデル化できたことで、「慎重に運んで」「さっと拭いて」などの、より適切な動作が可能なロボットに繋がる。
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