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J-GLOBAL ID：202302213632591677   整理番号：23A0949875

自律移動型ロボットにおける経験由来の情報量からの発話内容選択

著者 (9件)： 吉原大智 (筑波大) ,  吉原大智 (理研 GRP) ,  湯口彰重 (理研 GRP) ,  湯口彰重 (奈良先端科学技術大学院大) ,  河野誠也 (理研 GRP) ,  飯尾尊優 (同志社大) ,  飯尾尊優 (理研 GRP) ,  吉野幸一郎 (理研 GRP) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 29th  ページ： ROMBUNNO.H6-4 (WEB ONLY)  発行年： 2023年03月 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ユーザとの共生空間で動作するロボットには,ユーザから信頼され協調動作をスムーズに実行することが求められる。そのためには,ロボットがどのような外界観測を行いそこから何を記憶しどのような意図を生成したのかを,ユーザが理解できるように表出させることが重要である。外界観測結果や記憶・意図を表出させる有効な手段として,言語を用いたインタラクションがある。長期的なインタラクションを想定したとき,冗長なインタラクションを避けるために,何を言語化し伝えるかだけでなく,何を言語化せず伝えないかも重要である。本研究では,経験由来の情報量(エントロピー)をロボットが言語化する内容の選択に用いる。具体的には,GPT由来の一般言語モデルとロボット自身の経験から学習した言語モデルの2種類を利用する。ロボットを使った案内タスクで被験者実験を行った結果,提案法がロボットの内部状態を必要十分に説明できることが示された。(著者抄録)

シソーラス用語： 移動ロボット ,  自律ロボット ,  *知能ロボット ,  思考 ,  認識 ,  *対話処理 ,  会話型処理 ,  ヒューマンインタフェイス ,  *計算言語学 ,  *経験 ,  *モデル ,  言語モデル ,  *外界認識 ,  自律移動ロボット ,  発話ロボット ,  会話ロボット
準シソーラス用語： *パープレキシティ ,  確率的言語モデル ,  経験的モデル ,  発話意図 ,  対話ロボット

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自律 ,  移動型 ,  ロボット ,  経験 ,  情報量 ,  発話