著者

小田 誠雄 川端 晋一郎 横田 将生

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.1995, no.27, pp.37-42, 1995-03-09

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我々は心像意味論(DST:MentalImage Directed Semantic Theo)に基づいて図形などの非言語的知識を援用した自然言語の概念学習システムの作成を試みている.本論文では,触覚に関連する概念の学習システムについて述べる.まず,市販のシソーラスに記述された触覚に関する自然言語の概念を分析し,6つの属性空間上の12個の事象パターンを得た.次にロボットアームと4種類のセンサー素子を用いたシステムを設計し,その上で事象パターンをどの様に分別するか考察し,分析された概念のほとんどを扱えるという結論に達した.現在,システムは作成の途上であるが,温覚センサーについては完成し,予備実験をおこない,例えば「熱い」と「暑い」の違いを区別できることを確かめた.Basing on MIDST(MentalImage Directed Semantic Theory), the authors have been constructing a learning system of natural language concepts, which is supported by non-linguistic media such as pictures. In this article, we report a learning system of concepts associated to tactile sense organs. First, we analyzed natural language concepts concerning tactile qualities in a thesaurus on the market and have got twelve event patterns in six attribute spaces. Second, we designed a system composed of a robot arm and four kinds of sensor, and studied how the event patterns were aquired and recognized in the system. We have arrived at the result that the system handles most of concepts analyzed in the way above. Although the whole system is under construction at the moment, we have already equipped the system with the thermo sensor and our preliminary experiments have confirmed that the system can tell "hot" for hot coffee from "hot" for hot weather, for example.