講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-03-11 09:45
ガウス過程を用いた周波数スペクトル分析による副詞の理解 ○谷口 巴(お茶の水女子大)・持橋大地(統計数理研)・長野匡隼・中村友昭(電通大)・長井隆行(阪大)・稲邑哲也(NII)・小林一郎(お茶の水女子大) PRMU2021-74 |
抄録 |
(和) |
近年,汎用言語モデルの出現などにより自然言語処理には大きな革新がもたらされ、記述されたテキストに
対する意味理解の研究は飛躍的に進んだと言える.一方で,実世界における言葉の意味理解に対しては,
未だ十分に研究が進んでいるとは言えない.今後,ロボットなどが家庭に導入された際に、ロボッ
トは日常生活でより充実したサービスを提供するために人と同じ実世界における感覚を言語を通じて共有し
た動作が期待されることからも実世界環境における現象を説明するための言語の意味を理解することは,重
要な課題と言える.本研究では、中でも実世界環境で用いられる副詞の意味に着目し,
特に人の動作を対象として理解することを目的とする.具体的に、3つの手法を用いて課題に取り組む.
(i)Gaussian Process Latent Variable Modelを用いて潜在空間にお
ける副詞表現と人の動作対応関係を捉え、
(ii) 人の動作をSpectral Mixture Kernelを用いたガウス過程
により解析を行い,特定の副詞を表現する動作に共通
する周波数カーネルを発見する.
(iii) 動作の特徴を表す周波数カーネルとその動作を表
現する副詞の共通トピックを同時に学習することによ
り,副詞と動作の対応関係を捉えるモデルを提案する. |
(英) |
In this study, we attempt to understand the meaning of adverbs through the features of human actions.
Specifically, the trajectories in the nonlinear latent space obtained by compressing human actions with a Gaussian process latent variable model (GPLVM) are represented by a Gaussian process with a Spectral Mixture kernel.
We also propose a multimodal topic model in frequency space that captures the correspondence between adverbs and the multiple frequency components that make up the trajectories in each dimension. |
キーワード |
(和) |
ガウス過程 / トピックモデル / スペクトル混合カーネル / 副詞の意味理解 / / / / |
(英) |
Gaussian Process / Topic Model / Spectral Mixture Kernel / Understanding the meaning of Adverbs / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 427, PRMU2021-74, pp. 91-96, 2022年3月. |
資料番号 |
PRMU2021-74 |
発行日 |
2022-03-03 (PRMU) |
ISSN |
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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PRMU2021-74 |