多様なカテゴリと語彙の関係性を利用した発話文からの動作生成

摘要

我々は，動作，物体，色，位置の四つのモダリティにおける多様なカテゴリの形成およびカテゴリと単語の関係性の学習を行うベイズ確率モデルを提案している．本稿では，幼児型ロボットiCubのシミュレータを用いて，学習された多様なカテゴリと語彙知識を利用した動作生成に関する実験を行う．実験では，ロボットが物体と動作に関する発話文から指示した物体に対し適切な動作を行えるかについて検討する．