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OA
マルチモーダルLDAとベイズ階層言語モデルを用いた物体概念と言語モデルの相互学習
著者
中村 友昭
西原 成
長井 隆行
船越 孝太郎
長坂 翔吾
谷口 忠大
岩橋 直人
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集
(
ISSN:13479881
)
巻号頁・発行日
vol.28, 2014
本稿では,マルチモーダル情報によって構築される物体概念と,人の発話を教師なしで形態素解析することで切り出される単語から,ロボットによる語意の獲得を行う.ロボットは,言語などの初期知識を持たないことを想定しているため,音声認識では必ずしも正しく人の発話を認識できるとは限らない.そこで,本稿では物体概念と同時に言語モデルも学習することで,認識誤りの影響を低減し,概念・語意の獲得が可能であることを示す.
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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記号創発ロボティクスOS 中村先生@電通大の発表. ほぼ,工学的には教師なし学習語彙獲得の構成論としては,決定稿に近いだろうな. https://t.co/5AQmBybS1d 理論的には近似がimplicitにいろいろはいってるけど.
収集済み URL リスト
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/pdf/294.pdf
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