自動運転車を対象とする様々な駐車指示の空間意味表現に基づくグラウンディング

抄録

自動運転車を言葉で操作をするためには、発話の中で現れる場所や物体などと、実世界上の場所や物体を結び付ける技術が必要であると考えられる。本研究では、自動運転車を操作するための、自然言語と実世界空間のグラウンディング（対応付け）を行い、運転指示に応じた行動を出力するモデルの構築を行う。特に運転指示の中でも駐車指示に焦点を当てている。既存手法では、特定の構造の駐車指示文のみを扱っており、推論を行うことのできる駐車指示の構造の数が少なかった。そこで、本研究では、グラフィカルモデルを生成するモデルを発展させて複数の構造でのグラウンディングに対応した。実験では、1つの構造について学習をし、そのパラメータを初期値とし次の構造を学習すると言う方法と、学習可能な全てのデータを同時に学習する方法の2種類を行い、精度を比較した。