レーシングゲーム実況テキストモデリングのための運動力学的素性

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-09-22
• タイトル: レーシングゲーム実況テキストモデリングのための運動力学的素性
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Exploiting Kinematic Features for Racing Game Commentary Modeling
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 生成・実世界応用
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 産業技術総合研究所
• 著者所属: 産業技術総合研究所／東京大学
• 著者所属: 産業技術総合研究所／お茶の水女子大学
• 著者所属: 産業技術総合研究所／東京大学
• 著者所属: 産業技術総合研究所
• 著者名: 石垣, 達也; 上田, 佳祐; 小林, 一郎; 宮尾, 祐介; 高村, 大也
• 著者名(英): Tatsuya, Ishigaki; Keisuke, Ueda; Ichiro, Kobayashi; Yusuke, Miyao; Hiroya, Takamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 「ターン 2，曲がっていけるか？」．レーシングゲームなどの映像にはしばしばこのような実況が，音声や字幕として付与され，視聴者の実況対象に対する理解を助ける．本稿では実況発話生成，プランニング，発話分類の 3 つの実況発話モデリング問題に対し，運動力学に基づく素性を新たに提案する．実況において，実況者はサーキット上で起こるイベントを正しく認識し，発話する．従来，レーシングカーの速度やハンドル角度といったセンサーデータから取得した生データを入力として与え，ニューラルネットワークを用い，言語生成問題や分類問題を解く手法が用いられてきた．これらのモデリング問題をより高性能に解くためには，レーシングカーの走行位置がコーナーであるか否か，加減速やレーシングカーの回転といったより深い状況認識が必要となる．しかし，こうした状況解釈をニューラルネットワークに生データから自動で学習させるのは難しい．そこで，本研究では生データに加え，新たに 3 つの素性を用いてモデリングの高度化を目指す．提案素性には外部知識としてサーキトマップを用いる手法，コーナーとストレートでは発話内容を変化させるといった人間の常識知識を運動力学的な計算を用いて表現する手法が含まれる．既存データセットを用いた実験より，言語生成およびプランニングにおいて提案素性の効果を確認した．運動力学に基づく計算により物体の動きを捉え素性とするアイデアは，本稿で扱う実況テキストのモデリング問題のみならず，物体の動きを捉える必要のある天気予報生成など他の言語処理タスクにも汎用的に応用できる可能性がある．
• 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: AN10115061
• 書誌情報: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2022-NL-253, 号 4, p. 1-10, 発行日 2022-09-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8779
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会