抄録
実世界状況における物体操作指示対話において，ロボットと人が互いの信念の一致度に応じて適切なコミュニケーションを行うための，発話生成手法を提案する．提案手法はロボットに，動作やオブジェクトの概念を表す共有信念モデルを学習させると同時に，対話者との信念の一致度を推定し表現する関数を学習させる．それぞれの概念を表す信念モデルは確率モデルで表現される．学習は，人とロボットによるオブジェクトを用いたインタラクションを通してオンラインで行われる．学習を通してロボットは，発話を対話者が正しく理解できる確率を推定することにより，対話者との共有信念の一致度に応じて単語数を増減させるなどの適応的な発話を行うことが可能となる．システムと対話者が異なる共有信念を仮定している場合でも，環境と対話者の心的状況に応じて，適切にコミュニケーションを行うことが可能となった．学習させる共有信念や誤った場合の正解の提示の有無など，様々な条件で実験を行い提案手法の有効性を評価した．
