階層的強化学習を適用したPOMDPによるカーナビゲーションシステムの音声対話制御

摘要

本稿では，カーナビゲーションシステム（以下カーナビ）における音声インターフェースに対して、部分観測マルコフ決定過程（POMDP）を用いる。この手法は不確定な情報に対しても対話を制御することが出来，雑音状況下で誤認識が起こった場合でも，自然な対話の中で回復することが可能となる．また，本研究ではPOMDPに階層的強化学習を適用することにより，従来のPOMDPよりも大きなタスクを扱うことが可能となった．本稿では，シミュレーション実験を行い，提案手法の有効性を示す．%In this paper, we propose a dialogue manager in a car navigation systems using Partially Observable Markov Decision Processes(POMDP) that can treat ambiguous information. Even when it occurs speech recognition errors are caused by car indoor noises, it can manage the dialogue, we also propose a variation of the classic POMDP by incorporating hierarchical reinforcement learning. It can deal with large task than traditional system. The results confirms that the proposed method outperforms a handcrafted dialogue manager.