変分ベイズ法を用いたモデル構造探索に基づく抽象的単語の学習

中村 慎也  長井 隆行  岩橋 直人  佐藤 健  麻生 英樹  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J92-D   No.4   pp.467-479
発行日: 2009/04/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 
Print ISSN: 1880-4535
論文種別: 論文
専門分野: 人工知能,認知科学
キーワード: 
抽象的概念,  モデル選択,  変分ベイズ法,  言語獲得,  

本文: PDF(580.6KB)>>
論文を購入




あらまし: 
本論文では,オブジェクトを用いたインタラクションにより得られる動作の情報と視覚情報を組み合わせて,抽象レベルの高い概念を指示する単語を学習する計算機構を提案する.抽象レベルの高い単語は,我々の日常のコミュニケーションにおいて非常に重要な役割を果たしている.本論文では抽象レベルの高い単語のうち特に,「食べる」などの,オブジェクトのとり得る動作をそのオブジェクトのもつ機能とした場合の機能カテゴリーを表す単語を扱う.提案手法はグラフィカルモデルに基づいており,あらかじめ動作とオブジェクトの関係を学習する.単語の語意の学習は,その単語の解釈として可能な語意を追加することにより拡張されたグラフィカルモデルの複数の候補を生成し,ベイズ基準に基づいて最適なモデルを選択することによって行う.モデルパラメータの学習には,モデル探索学習が可能な変分ベイズ法を用いる.動作とオブジェクトの関係性や学習サンプルの与え方などを変更させた様々な条件下で実験を行い,提案した計算機構の有効性を示す.