画像に対する発話を対象とした名詞概念獲得システムSINCA(<特集>言語,テキストの知能情報処理)
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概要
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本論文では,幼児のように知識のない状態からユーザの画像に対する発話を手がかりに名詞概念(画像に対するラベル)を獲得していくシステムを提案する.このような新しい知識を学習するシステムによって,現在のコミュニケーションロボットが抱える「ユーザがすぐに飽きてしまう」という問題を解決することができると考えられる.本システムは,名詞概念をより効率的に獲得するためにラベル獲得ルールというものを生成する.ラベル獲得ルールの妥当性を調査する性能評価実験の結果,全体の26%のルールが80%以上の有効率で名詞の抽出が可能であることが明らかになった.また,評定尺度法を用いた印象評価実験では,全ての項目で中間点である4.0ポイントを上回る結果が得られ,本システムが幅広いユーザに好印象を与えることを確認した.
- 2008-10-15
著者
-
内田 ゆず
北海道大学大学院情報科学研究科
-
荒木 健治
北海道大学情報科学研究科
-
荒木 健治
北海道大学大学院情報科学研究科
-
内田 ゆず
青山学院大学理工学部
-
内田 ゆず
北大 大学院情報科学研究科
-
荒木 健治
北海道大学大学院情報科学研究科メディアネットワーク専攻
-
荒木 健治
北海道大学大学院工学研究科
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