遺伝的アルゴリズムを用いた帰納的学習による言語と行動の自動対応付け手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2004-10-15
• タイトル: 遺伝的アルゴリズムを用いた帰納的学習による言語と行動の自動対応付け手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: The Method of Acquisition of Corresponding Relation between Language and Act Using Inductive Learning with Genetic Algorithm
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 自然言語
• 著者所属: 北海道大学大学院工学研究科／現在，松下電器産業株式会社
• 著者所属: 北海道大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 北海学園大学経営学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Hokkaido University/Presently with Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Business Administration, Hokkai-Gakuen University
• 著者名: 福井, 裕隆; 荒木, 健治; 栃内, 香次
• 著者名(英): Hirotaka, Fukui; Kenji, Araki; Koji, Tochinai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，ロボットの研究・開発が数多く行われている．今後，ロボットの普及のためには，人間がロボットに命令し，ロボットがその命令に応じた行動を的確に行うメカニズムが必須である．実世界においては，すべての情況や言語的知識をあらかじめ与えることは困難である．本研究では遺伝的アルゴリズムを適用した帰納的学習を用い，言語と行動を自動的に対応付ける能力をロボットに付与することでこの問題の解決を試みた．我々が作成したシステムは自然言語による命令と行動の関係を学習する．我々は，このシステムに5人の被験者による合計5 000例の入力を与えるシミュレーション実験を行った．また，その実験で得た規則を用いて実機による評価実験を行った．シミュレーション実験では，音声認識を用いた入力文を用いた．正しく認識された入力文は52.2％であり，誤認識を含んだままの入力文を学習に用いた．その結果，言語的知識を持たない状態からの学習により，正解率は約80.0％に達した．さらに，被験者ごとの誤認識の傾向が異なっていても学習は同様の傾向を示した．また，実機を用いた実験においても80.0?90.0％と高い精度を得た．本論文では本手法の概要と実験結果の詳細について述べる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, development and research of a robot advances. In the future, it is necessary that a human being gives a robot the order and the robot acts corrsponding to the order for the popularisation of the robot. In the real world, it is impossibe that a developer gives a robot all linguistic knowledge and all conditions in advance. This research tries to solve this problem by giving capability of acquisition of corresponding relation between language and act to the robot using Inductive Learning with Genetic Algorithm. The system based on our proposed method learns the corresponding relations between a sentence and its behavior. We have total 5,000 order examples of 5 subjects as a simulation experiment and an evaluation experiment using a real robot. We used commands by speech-recognition system. The correct recognition rate is 52.2%. The accuracy rate of the simulation experiment is about 80.0%. The experimental results did not include act of different direction each subject in the learning direction. The accuracy rate of evaluation experiment using a real robot was high as 80.0?90.0%. In this paper, we describe outline of our method and results of experiment in detail.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 45, 号 10, p. 2428-2438, 発行日 2004-10-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764