ベイジアンモデル選択に基づく知覚特徴量を用いた抽象的語意の学習(テーマセッション(1),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
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概要
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実環境中のオブジェクトやそれに加えられる動作についての知覚特徴により直接形成される構造化された基本的概念を基盤にして,知覚特徴から直接的には形成されない抽象的意味を持つ語の学習を行う計算機構を提示する.レキシコンは,知覚特徴に接地した単語の意味および単語間の関連性の情報をもつグラフィカルモデルによって表現される.計算機構は,新しく提示された単語の解釈として可能な語意をその時点のレキシコンモデルに追加することにより拡張されたレキシコンモデルの複数の候補を生成し,その中からベイズ規準に基づいた最適なモデルを選択することで,単語の意味の解釈および学習を行うものである.モデルパラメータの学習には変分ベイズ準を用いた.実験によりこの計算機構が所望の抽象的語意を適切に学習できることが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-09
著者
-
麻生 英樹
独立行政法人産業技術総合研究所知能システム研究部門
-
佐藤 健
国立情報学研究所
-
麻生 英樹
産業技術総合研究所
-
佐藤 健
国立情報学研究所:総合研究大学院大学
-
岩橋 直人
情報通信研究機構
-
岩橋 直人
(株)ソニーコンピュータサイエンス研究所
-
岩橋 直人
ソニー Csl
-
岩橋 直人
国際電気通信基礎技術研究所
-
麻生 英樹
(独)産業技術総合研究所
-
麻生 英樹
産業技術総合研 情報技術研究部門
-
麻生 英樹
独立行政法人産業技術総合研究所
-
岩橋 直人
(独)情報通信研究機構:(株)国際電気通信基礎技術研究所
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