記号創発システムをモデル化するためのマルチエージェントマルチモーダルカテゴリ形成は，以前の研究で提案された．しかし，このモデルは記号，すなわち単語を物体カテゴリを表す潜在変数の事前確率分布とみなしており，記号を観測情報，すなわちグラフィカルモデルのリーフノードとみなしていた既存のマルチモーダルカテゴリ形成のモデルとの互換性が無かった．本研究では，以前のモデルにおける記号に対応する変数のtail-to-tail接続をhead-to-head接続に修正することで，新しいモデルを提案する．実験では，以前に提案したモデルと今回提案したモデルを比較した．実験の結果より，修正したモデルの性能は，元のモデルと同等であることが示された．
