情景と音声言語の混在情報から得た部分空間に基づくタスク推定の改良

抄録

ロボットが人間と協調して作業するためには，人間が行っている作業を認識することが不可欠である．我々はタスク遂行中に出現した，発話とオブジェクトをベクトル空間上で表現し，これに潜在意味解析を適用することで部分空間を抽出し，タスクの推定を行う。机上で行うゲームタスクに対して評価実験を行い，ＬＳＡ の前処理に，TF-IDFに よる重み付けを加えることで，少ない発話量でタスクを推定可能なことが分かった。