| 研究課題/領域番号 |
26280096
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| 研究機関 | お茶の水女子大学 |
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研究代表者 |
小林 一郎 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (60281440)
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| 研究分担者 |
長井 隆行 電気通信大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (40303010)
持橋 大地 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (80418508)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 言語生成 / 動作生成 / 潜在的意味 / モンテカルロ木探索 / ロボット / 多層マルチモーダルLDA / 時系列データ / 概念獲得 |
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| 研究実績の概要 |
本申請研究では、(i) マルチモーダル情報を言語化するための語彙概念・文法概念の取得、(ii)言語資源の転移学習、(iii)言葉でコミュニケーションをしてロボットを動作させる言語の意味に基づくロボットの動作生成、(iv) 統語情報を考慮したテキスト生成手法の開発、(v) 強化学習を用いたロボットによる言葉の概念の獲得について開発を進めた．(i)については、マルチモーダル情報による現象を表現する文について、研究代表者の所属機関が所有する実験住宅を利用し、生活の中での活動の動作データとその動作を説明する自然文の対応関係から、単語のもつ概念の取得および説明文における文法構造を教師無しでの学習を実現した． (ii)については、ロボットが持つセンサから得られる時系列データを説明する自然言語文から作られたバイグラム言語モデルを用いて、最適な単語の組合わせを発見することより文を生成する．この際、言語資源（バイグラムモデル）が存在しない場合についてもテキスト生成を可能にするZero-shot学習を提案し、時系列データを言葉で表現する手法の高度化に成功した． (iii)については、word2vecを用いて語彙の分散意味表現ベクトルとロボットの動作ベクトルとの対応関係を学習し、入力として与えられた新しい語彙の意味を反映するロボットの動作生成（調理動作を対象とする）を実現し、「切る」「まぜる」などの調理の基本動作に対して、副詞の意味がかかわる動作生成を実現した．(iv)については、モンテカルロ木探索（MCTS）のアルゴリズムを用いて、適切な統語構造および語彙選択をシミュレーションにおいて探索し、テキスト生成を行う手法を開発した． (v)については、ロボットが観測するマルチモーダル情報から動作の概念をロボットが取得し、強化学習をする際に状態空間を概念で表現し学習の効率性を実現する手法を開発した．
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| 現在までの達成度 (段落) |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額の使用計画 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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