LLMによるアフォーダンス獲得のための知識ネットワーク構築手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-02-26
• タイトル: LLMによるアフォーダンス獲得のための知識ネットワーク構築手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal for Constraction Method of Knowledge Graph for Affordance Acquisition by LLM
• 言語: jpn
• 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: 慶應義塾大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者名: 有井, 知真; 安部, 玲央; 伊藤, 亮史; 川村, 天; 小林, 伶央; 笹田, 和希; 渡邉, 謙吾; 栗原, 聡
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 人間が持つ暗黙知の一つにアフォーダンスがある．アフォーダンスとは環境が持つ人間に動作を想起させる契機のことであり，人間は暗黙的な常識としてその知識を持っている．この暗黙知としてのアフォーダンスの獲得にあたり，本研究では LLM に着目した．人間の書いた大量の自然言語文章を学習した LLM から暗黙知を抽出し，出力された文章を解析しネットワーク化することで，観測されたモノや環境から適切な動作を想起する手法を考案した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: One of the tacit knowledge that humans possess is affordance. Affordance is an opportunity that the environment provides to remind humans of actions, and humans have this knowledge as tacit common sense. In order to acquire affordances, this study focuses on LLM. We devised a method to extract tacit knowledge from LLMs learned from a large number of natural language sentences written by humans, analyze the output sentences, and network them to recall appropriate actions from observed objects and environments.
• 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: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2024-ICS-213, 号 1, p. 1-8, 発行日 2024-02-26
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• 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