ロボットのタスク遂行におけるAttention型Seq2Seqを用いた命令理解

抄録

ロボットが人の要望に応えるためには，人からの命令を理解する必要がある．しかし，自然言語は様々な表現方法を持つため，一意の命令内容に対し無数の表現が存在する．そのため，ロボットは多様な表現の命令から，正確にその内容を理解する必要がある．これに対し，命令理解手法としてAttention型Seq2Seq(Sequence to Sequence)モデルによる意味解析がある．しかし，出力は複雑な論理形式で表されるため，ロボットが実際にタスクを行うために出力を変換する必要がある．そこで，ロボットによるタスクの遂行において，適切な出力で命令を理解する手法を提案する．出力は命令タスクに必要な情報(単語)を[“タスク”，“対象”]の順に出力する．出力の順番に意味を持たせることで，論理式を用いることなく命令を理解する．RoboCup@Homeで使用された命令文を用いた実験の結果，論理式を用いずに命令を理解することが可能なことを示した．