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J-GLOBAL ID：201902259120916281   整理番号：19A0988569

自閉症児のための深層学習アルゴリズムによるLEOロボット会話能力の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving LEO Robot Conversational Ability via Deep Learning Algorithms for Children with Autism

著者 (4件)： She Tianhao (Tokushima University, Japan) ,  Kang Xin (Faculty of Engineering, Tokushima University, Japan) ,  Nishide Shun (Faculty of Engineering, Tokushima University, Japan) ,  Ren Fuji (Faculty of Engineering, Tokushima University, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCIS  ページ： 416-420  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 自閉症児の中核症状は社会的困難である。研究によると,これらの困難さの下にあると思われる主要な心理学的因子の1つは,相互作用パートナーとの共同注意の欠如または低レベルである。自閉症スペクトラム障害(ASD)介入におけるロボットの使用は,近年多くの注目を集めている。ロボットは自閉症児との相互作用において高レベルの有効性を達成できる。本論文では,子供と自閉症との相互作用において,いくつかの重要な役割と利点を果たすロボットを提示した。対話コーパスがない場合,自閉症児に対する会話データを収集し統合した。ニューラルネットワークを用いて,制約なしで自由に応答を生成するロボット対話システムを構築し,自閉症を持つ子供から注意を引くためのロボット運動を設計した。最も重要なことに,ロボットは人間の介入なしに自閉症児と円滑に相互作用する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロボット ,  *自閉症 ,  相互作用 ,  ニューラルネットワーク ,  ヒト ,  *会話 ,  *学習アルゴリズム ,  心理学 ,  *深層 ,  有効性 ,  子供
準シソーラス用語： 対話システム ,  対話コーパス ,  自閉症スペクトラム障害 ,  共同注意 ,  *自閉症児 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 自閉症児 ,  深層 ,  学習アルゴリズム ,  LEO ,  ロボット ,  会話 ,  能力