情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

近年，単語の意味をロボットの感覚・運動系の信号と対応付けて学習させる研究が行われ始めた．先行研究の多くは，単語と共起するセンサ情報を直接的に学習している．しかし，色や大きさ，位置などの概念は，他の物体やそれを良く表す基準となる概念との比較によって表される．この基準となる物体や概念を参照点と呼ぶ．さらに，参照点は複数の特徴量座標系を持ち，そのいずれかが適切な意味を表す．このような語意を学習するには，複数の候補から適切に参照点と座標系の組み合わせを推定しながら語意を学習していく必要がある．本稿ではEMアルゴリズムを用いることで，参照点および座標系の推定と語意の学習とを同時に行う手法を提案する．