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J-GLOBAL ID：201902281429694760   整理番号：19A0249616

具体化質問応答【JST・京大機械翻訳】

Embodied Question Answering

著者 (6件)： Das Abhishek ,  Datta Samyak ,  Gkioxari Georgia ,  Lee Stefan ,  Parikh Devi ,  Batra Dhruv
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CVPR  ページ： 1-10  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： 著者らは,エージェントが3D環境におけるランダムな位置において産卵され,質問を求められる新しいAIタスク(EmbodiedQA)を提示する。このエージェントは,最初に,環境を調査するために知的にナビゲートする必要があり,最初の人(心中心)ビジョンを通して必要な視覚情報を収集し,次に,質問(「オレンジ」)に答える。EmbodiedQAは,一連のAIスキル-言語理解,視覚認識,能動的知覚,目標駆動ナビゲーション,常識推論,長期記憶,および動作への接地言語を必要とする。本研究では,House3D環境における質問と回答のデータセット(1),評価尺度,および模倣と強化学習により訓練された階層モデルを開発した。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： *エージェント ,  強化学習 ,  オレンジ ,  接地 ,  言語理解 ,  三次元 ,  視認 ,  言語
準シソーラス用語： 階層モデル ,  評価尺度 ,  長期記憶 ,  常識推論 ,  視覚情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 質問応答