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J-GLOBAL ID：202002285597743286   整理番号：20A1701418

Multimodal Attention Branch Networkに基づく把持命令文の生成

Sentence Generation for Fetching Instruction based on Multimodal Attention Branch Network

著者 (7件)： 小椋忠志 (情報通信研究機構) ,  MAGASSOUBA Aly (情報通信研究機構) ,  杉浦孔明 (情報通信研究機構) ,  平川翼 (中部大) ,  山下隆義 (中部大) ,  藤吉弘亘 (中部大) ,  河井恒 (情報通信研究機構)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 34th  ページ： ROMBUNNO.1Q3-GS-11-05 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 生活支援ロボットは,在宅介護労働者の不足に対する有望な解決策である.一方で,生活支援ロボットの主な制限の1つに,言語を介して自然に相互作用できない点がある.近年の研究では,data-drivenのアプローチがあいまいな指示の処理に有効であることが示されているものの,大規模なデータセットを必要とすることが多く,その構築は時間と費用を要する.したがって,生活支援ロボットにおける命令文の自動生成手法は,このコストを大幅に削減し,アノテーション作業の負担を軽減することが期待できる.そこで本稿では,入力画像から把持命令文を生成する手法を提案する.提案手法は,subword-levelの注意機構を持ち,subword embeddingに基づいて文を生成するMultimodal Attention Branchを有する.実験では,画像キャプショニングに適した4つの標準的な尺度を使用して提案手法とベースライン手法との比較を行った.実験結果では,提案手法がこれらの尺度においてベースライン手法を上回ることを示した.(著者抄録)

シソーラス用語： *ロボット ,  インタフェイス ,  把持【操作】 ,  生産 ,  *画像認識 ,  文書処理 ,  実験 ,  *自然言語処理 ,  符号器 ,  復号器 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： BERT【自然言語処理】 ,  LSTMネットワーク ,  アッテンション機構 ,  エンコーダ ,  デコーダ ,  自然言語インタフェイス ,  自動生成 ,  生活支援ロボット ,  評価実験 ,  文生成

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

タイトルに関連する用語 (1件)： 把持