Fisherの直接法を用いたインタラクションデータからの意味学習(<特集>ソーシャルインテリジェンス)
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概要
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迷路内のエージェントを音声で自由に誘導するタスクを設定し,そこでのインタラクションを通じて誘導教示の意味を獲得するアルゴリズムを提案する.自由発話からの学習では,誤りを含み,頻度に偏りがある,多種類の少数データからの学習が求められる.本論文では,Fisherの直接確率計算法を用いることにより,そのような性質を持つデータの中から,共起頻度が有意に高い言葉と状況(意味)の対を精度良く見つける方法を提案し,先行研究の学習アルゴリズムと比較して,学習精度が向上することを実験的に示す.
- 2008-08-15
著者
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岡 夏樹
京都工芸繊維大学 工芸学部電子情報工学科
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増子 雄哉
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
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林口 円
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
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伊丹 英樹
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
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川上 茂雄
京都工芸繊維大学工芸学部
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岡 夏樹
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
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岡 夏樹
京都工芸繊維大学
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岡 夏樹
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科情報工学専攻
-
増子 雄哉
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科:(現)コスモスイニシア
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