講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-12-17 16:10
ロボットによる概念と語意の長期期間学習 ○西原 成・青木達哉・中村友昭・長井隆行(電通大) CNR2015-21 |
抄録 |
(和) |
ロボットは,自身の身体性を活かして視覚,聴覚,触覚といったマルチモーダル情報と、人から与えられた言語情報を結びつけて学習することで,概念や語意を獲得することができる.これまで確率モデルを用いた様々な概念学習手法が提案されてきたが,いずれも数十種類程度の物体を対象とした小規模なデータでのみその性能が検証されてきた.そこで本稿では,大規模なデータの逐次学習を実現するため,概念学習にノンパラメトリックベイズモデルで逐次学習可能な online Multimodal Hierarchical Dirichlet Process を用い,事前にカテゴリ数を与えることなくロボットの逐次的な概念の獲得を行う.さらに,言語モデルを持たない状態から学習を始め,人から与えられた教示発話から自ら言語モデルを更新することで,高精度な音声認識を可能とする.本研究では,これら学習アルゴリズムを搭載したロボットが人と実際に1ヶ月以上もの長期間に渡って,互いにインタラクションを行いながら様々な物体の教示を行うことで,概念や言語がどのように創発するかの検証を行うことを目的とする.本稿では特に,提案する学習アルゴリズムの有効性を検証する. |
(英) |
In previous works, we have shown that robots can learn concepts and word meanings by categorizing multimodal information such as visual, audio, haptic, and word information, that is acquired from their physical embodiments. However, the experiment settings are limited to small scale of objects. In this study, we develop an unsupervised online learning framework to realize long-term online concept and word learning, based on online Multimodal Hierarchical Dirichlet Process (oMHDP). Thanks to oMHDP, the robot can make online estimation of the number of concepts. Another important property of the proposed framework is to learn multimodal concepts and the language model simultaneously. This mutual learning framework of concepts and language improves speech recognition and multimodal categorization performance each other. We are implementing this framework to the robot and conducting experiment of mutual concept learning through interaction with human for a month. In this paper, the effectiveness of proposed method is discussed. |
キーワード |
(和) |
マルチモーダルカテゴリゼーション / 概念学習 / 語意学習 / 記号創発 / 言語モデル / / / |
(英) |
Multimodal categorization / concept learning / learning of word meanings / symbol emergence / language model / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 375, CNR2015-21, pp. 29-33, 2015年12月. |
資料番号 |
CNR2015-21 |
発行日 |
2015-12-10 (CNR) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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CNR2015-21 |