自然言語による駐車指示理解とグラウンディング

抄録

近年，車の自動運転の実用化に向けた活動が急速に進展している．今後，自動運転車の操作を容易に行うために，自然言語による対話的な操作を可能にすることが必要であると考えられる．そこで，本研究では，自然言語で表現される駐車指示から空間的意味内容を抽出し，その空間的意味内容と，車に備え付けられたセンサーによって認識される実世界を対応付け（グラウンディング）ることで，駐車指示内容に含まれる行動や物体などを表す言葉と，実世界上での行動や物体を結びつける手法を提案する．本研究では，駐車指示から空間意味内容を抽出する手法と，得られた空間意味内容と環境表現の対応付けを行う手法の2つを考えている．空間意味内容の抽出には，制約を組み込んだ特別な組み合わせ範疇文法（CCG）により与えられる構文木を中間情報として用いている．この際，未知語が現れた場合はCRFにより推定を行う．また，得られた構文木をリランキングすることで，精度を改善している．この構文木を，特定の変換規則によりSpatial Description Clause（SDC）と呼ばれる木構造による階層的空間意味記述に変換する．我々はKollarらにより提案されたSDCを拡張し，新たなタイプを追加している．グラウンディングを行う手法では，グラウンディンググラフと言う確率的グラフィカルモデルを生成し，グラフ全体の確率を計算することにより，それぞれの言語に対応したグラウンディングを出力している．構文解析が成功した文に対するグラウンディングの精度は全体で79.2%となった．