マルチモーダルLDAと教師なし形態素解析による認識誤りを含む文章からの概念・語意獲得

抄録

本稿では，マルチモーダル情報によって構築される物体概念と，人の発話を教師なしで形態素解析することで切り出される単語から，ロボットによる語意の獲得を行う．ロボットは，言語モデルなどの初期知識を持たないことを想定しているため，音声認識では必ずしも正しく認識できるとは限らない．そこで，本稿では物体概念を用いることでそのような認識誤りの影響を低減し，概念・語意の獲得が可能であることを示す．