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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

視覚情報を用いた対話型物体特定タスクにおける質問数削減手法の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215008
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215008
dee25fce-8676-493b-9212-4eb2e7d06d51
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-6Q-06.pdf IPSJ-Z83-6Q-06.pdf (676.4 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル 視覚情報を用いた対話型物体特定タスクにおける質問数削減手法の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
慶大
著者所属
慶大
著者所属
慶大
著者所属
慶大
著者所属
慶大
著者名 金沢, 壮真

× 金沢, 壮真

金沢, 壮真

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松森, 匠哉

× 松森, 匠哉

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新行内, 浩輔

× 新行内, 浩輔

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福地, 庸介

× 福地, 庸介

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今井, 倫太

× 今井, 倫太

今井, 倫太

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Goal-oriented visual dialogue (GOVD)は,視覚的に提示された物体群から言語による質問を通じて相手の注目する物体を特定するタスクである.GOVDにおいては,深層学習を用いた質問生成と対象となる物体の特定をend-to-endに学習する手法が提案されてきた.しかし,これらの手法では予め決められた上限まで質問する方策を取ることが多く,冗長な質問が生じる課題が生じていた.これは人間と対話エージェントがインタラクションを行う際には大きなストレスとなり得る.そこで,本研究ではGOVDにおいてより少ない質問回数でユーザーの参照する物体を推測する手法の検討を行う.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 417-418, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:21:49.008865
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