知覚情報からの概念構造の抽出にもとづく音声入力による言語獲得

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本報告では、パターン認識により非言語的な知覚情報から概念情報を抽出し、これを用いて音声を通して言語を獲得するアルゴリズムについて述べる。アルゴリズムでは、センサーによる観測信号は知覚特性を考慮した特徴量空間に射影される。語彙項目はこの知覚特徴量空間、文法は許容される規則のパラメータ空間での、確率モデルによりそれぞれ表現される。これらの確率モデルは音声と非言語的知覚情報との関連性にもとづいて学習される。入力音声の構文構造は知覚情報の中の概念間の関係を分析することにより推測する。学習された文法は、概念の確率モデル間の類似性にもとづいて汎化される。ベイジアン学習等の統計的学習手法を用いることで、学習データ中の言語ノイズ、音声処理と知覚情報処理における入力の曖昧性と出力の不確実性、学習データ量の少なさに対して、頑健性を高めている。言語獲得の基本原理として、状況をまたいだ学習、および単語の意味の排他性の原理を部分的に用いている。インプリメントしたアルゴリズムは音声認識処理と動的グラフィックシーンからの概念抽出処理を含むものとなっており、予備的な実験の結果も示される。
一般社団法人情報処理学会の論文
1999-10-29

知覚情報からの概念構造の抽出にもとづく音声入力による言語獲得

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