運動パターンの記号化と言語の統合に基づく統計的推論処理

摘要

本稿では，運動パターンを表す運動記号から単語を連想する連動音譜モデルと文章中における単語の順番を規定する自然言語モデルを統合することによって，連動パターンから文章生成および文章から運動の連想を可能とするロボットの言語情報処理モデルを提案する．言語は意味·意図·文法などの非観測な情報を含hでいる．運動言語モデルは，非観測な情報を隠れ状態として表現し，運動パターン記号，隠れ状態，単語の連想構造を統計的に表現したモデルとして与えられている．また，自然言語モデルに関しては，これまでにも多くの研究がなされており，利用可能な様々な言語モデルおよび言語データベースに基づく言語計算の環境が整いつつある．本研究では，自然言語モデルとして有益であると評価まれている統計的形態素解析モデルを利用することにした．運動言語モデルは，隠れ状態を介して単語と運動記号の関係性を表現する意味モデルに相当し，自然言語モデルは，品詞と単語列の並びを表現する文法モデルに相当する．これら2つの統計モデルを用いて，運動から文章生成，文章から運動連想を探索問題として解くことによって高速な言語処理が可能であることを示す．