文献

J-GLOBAL ID：201702237238065157   整理番号：17A1392989

オブジェクト概念と言語モデルを学習するためのロボットのためのオンラインアルゴリズム【Powered by NICT】

Online Algorithm for Robots to Learn Object Concepts and Language Model

著者 (3件)： Nishihara Joe (Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, University of Electro-Communications, Chofu, Japan) ,  Nakamura Tomoaki (Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, University of Electro-Communications, Chofu, Japan) ,  Nagai Takayuki (Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, University of Electro-Communications, Chofu, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems  (IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems)
巻： 9  号： 3  ページ： 255-268  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2443A  ISSN： 2379-8920  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒトはカテゴリーに分類してオブジェクトの概念を形成し,同時に他と相互作用することにより言語を獲得する。,単語の意味は,対応する概念と認識単語を接続して学ぶことができる。はこの能力はロボット言語と概念の知識を開発し柔軟にのための重要な考察した。本論文では,自然言語の知識を獲得し,オブジェクト概念を学習するロボットのためのオンラインアルゴリズムを提案した。ロボットは単語列,ユーザによって提供された音素列のセグメンテーションにより得られるから言語モデルを学習する,新しいオブジェクトを備えている各時間を教師なし単語分割を用いた。,ロボットは物体観察することによって得られたこれらの単語列だけでなくマルチモーダル情報を用いた物体概念を獲得する。本モデルの重要な側面は,単語と概念の相互依存性である:同じ単語は,同じカテゴリー内の物体を記述するために発声となる可能性が高いことである。この関係を考慮して,提案した方法は,ロボットをオンラインでより正確な言語モデルとオブジェクト概念を獲得することを可能にする。実験結果はこれを確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単語 ,  セグメンテーション ,  ヒト ,  *言語モデル ,  相互作用 ,  自然言語 ,  *ロボット ,  多モード ,  *言語 ,  音素
準シソーラス用語： *オンライン ,  相互依存性 ,  分かち書き ,  ロボット言語 ,  *オンラインアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： オブジェクト ,  概念 ,  言語モデル ,  学習 ,  ロボット ,  オンラインアルゴリズム