HAIシンポジウム2007

2C-3

Human-Agent Interaction Simposium 2007

語彙制限の無い発話の頑健な学習と理解を行う家庭用ロボット
船越孝太郎†

中野幹生†

鳥井豊隆†

木村法幸††

長谷川雄二†

辻野広司†

岩橋直人††† (株) ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン 〒 351–0188 埼玉県和光市本町 8–1†† (独) 情報通信研究機構 〒 619–0288 京都府相楽郡精華町光台 2–2–2
E-mail: †{funakoshi,nakano,tory,yuji.hasegawa,tsujino}@jp.honda-ri.com,††{noriyuki.kimura,naoto.iwahashi}@nict.go.jp
あらまし 本稿では，家庭用ロボットに対話によって場所や人の名前を学習・理解させる方法を提案する． 名前の学
習及び理解には，bag-of-words をベースにしたトピック認識技術を利用する．すなわち，ロボットは単語の出現頻度パターンとして名前を学習する． この方法により，音声認識誤りや音声認識の辞書に登録されていない単語に対しても頑健な学習と理解が可能となる．
キーワード

家庭用ロボット, 音声認識, 語彙外単語, 未知語，トピック認識

A domestic robot that acquires and recognizes spoken location names
without vocabulary limitations
Kotaro FUNAKOSHI† , Mikio NAKANO† , Toyotaka TORII† , Yuji HASEGAWA† , Hiroshi
TSUJINO† , Noriyuki KIMURA†† , and Naoto IWAHASHI††† Honda Research Institute Japan Co., Ltd. 8–1 Honcho, Wako-shi, Saitama, 351–0188 Japan†† National Institute of Information and Communications Technology 2–2–2 Hikaridai Seikacho,
Soraku-gun, Kyoto, 619–0288 Japan
E-mail: †{funakoshi,nakano,tory,yuji.hasegawa,tsujino}@jp.honda-ri.com,††{noriyuki.kimura,naoto.iwahashi}@nict.go.jp
Abstract This paper presents a method that enables a conversational domestic robot to learn location names
through speech interaction. Each acquired name is associated with a point on the map coordinate system of therobot. Both for acquisition and recognition of location names, a bag-of-words-based categorization technique is used.
Namely, the robot acquires a location name as a frequency pattern of words, and recognizes a spoken location nameby computing similarity between the patterns. This makes the robot robust not only against speech recognition
errors but also against out-of-vocabulary names.
Key words Domestic Robot, Speech Recognition, Out-of-Vocabulary, Topic Recognition

1. は じ め に
家庭用の移動ロボットに音声によって指示を与えるには，ロ

う方法である．この際，自然な言語インタラクションを実現するために，ユーザに発話の語彙や発話方法に関する制約を課さないことが重要である．

ボットが家屋内の場所や物の名前を知らなければならない．家

従来，このようなインタラクションを可能とするための関連ごとに造りや配置，物の呼称が違う事ため，あらかじめロボッ

技術として，ユーザの発話から予め決められたいくつかのト

トに全ての情報を与えておく事は出来ない．ユーザが各家庭でピックを認識する手法 [1], [2] が提案されている．この手法でロボットにそれらの情報を教える必要がある．ユーザがロボッ

は，大語彙音声認識によって認識された単語情報がトピック認

トに場所の名前を教える最も簡単な方法は，ロボットを教えた識に利用される．トピックを学習時と認識時の両方で，ユーザい場所に連れて行き，その場所の名前を発話し覚えさせるといによって自由に発声された発話が用いられることが特徴である．

-1-

しかしながら，大語彙音声認識であっても辞書に登録されていない単語（未知語）は正しく認識することができない．固有名詞など日常的に用いられるすべての単語をあらかじめ辞書に登録しておくことは現実的に不可能である．また，大きな背景
雑音が存在したり，発話者とマイクの間の距離が長くなったりすることにより，マイクに入力される音声信号が歪む．この場
合，たとえ既知語の音声が入力されたとしても認識誤りが生じやすくなる．実際に現状の大語彙音声認識器を用いて自由発話
音声の認識を行った場合の単語認識率は，背景雑音がかなり低い場合でも 80%程度であり [3]，十分な性能とは言えない．
この問題に対して，従来，新しい単語を学習する方法 [4], [5]や，音声認識誤りを含んだままの情報を用いて処理を行う発話分類手法 [6] が提案されている．しかしながら，これらの手法でた二つのモード，学習モードと実行モードからなる．

•

ユーザは学習か実行を開始する前に，次のインタラク

ションのモードを宣言する．

•

一度モードが宣言されれば，ロボットとユーザはそのモードに，別のモードが宣言されるまで従事する．

•

ユーザの 1 発話は，一つの場所に関する名前情報か，モードを切り替えるコマンド一つだけを含む．

•

学習モードでは，提示された名前情報はロボットの現在地を指示する．

•

実行モードでは，提示された名前情報はロボットの目的地を指示する．

3. 発話トピック認識

は，多くの事前学習が必要であったり，発話方法に制約があっ

3. 1 問 題 点たりするという問題があった．また，音声文書をキーワードに大語彙連続音声認識は辞書に登録された単語（既知語）をつより検索する手法においては，音声認識誤りや未知語に対してなぎ合わせて文として入力音声を認識するものである．音声にの頑健性を高めるために，音声認識の複数認識候補を効率的によってロボットに場所を表す発話を学習・理解させるために，表現したワードラティスを用いる手法が提案されている [7], [8]．

この大語彙連続音声認識ソフトウェアを用いることが考えられ音声によってロボットに場所や物の名前を学習／指示させる

る．しかしながら，大語彙とはいえ，固有名詞など日常的に用場合，音声認識結果が必ずしも完全に正しい必要は無く，認識いられるすべての単語をあらかじめ辞書に登録しておくことは結果が学習と指示の時に一貫していれば良い．そこで，本稿で現実的に不可能である．辞書に登録されていない単語（未知語）

は，認識結果として得られるワードグラフを用いて，発話に未は正しく認識することができない．また，大きな背景雑音が存

知の単語・認識誤りが含まれていても，内容を学習／指示でき在したり，発話者とマイクの間の距離が長くなったりすることる，発話のトピック認識手法を提案する．提案手法は，少ないにより，マイクに入力される音声信号が歪む．この場合，たと発話からの学習でも頑健な認識性能を示した．

え既知語の音声が入力されたとしても未知語の場合と同じよう

最初に音声によるトピック認識手法を定義し，認識手法の評に認識誤りが生じやすくなる．一般に，ユーザは，辞書にどの価実験を行う．次に，実環境下で評価するためにロボットへ実単語が登録されているかを知ることができない．ユーザに負担装し評価実験を行い，提案手法の有効性を示す．

をかけない自然な言語インタラクションのためには，ユーザが

2. 名前学習タスク
本稿で想定するタスクについて説明する．以後，このタス

未知語を発話した場合や，認識誤りが起こっても，発話の意味
を正しく理解できる手法が求められる．

3. 2 提 案 手 法

クを名前学習タスクとよぶ．名前学習タスクでは，ロボットは提案する音声トピック認識手法（Bag of Words in Graph:

ユーザの後について移動し，ユーザから場所の名前について教BWG）は，語彙や文法を制限されること無しに自由に発声さ示を受ける．ロボットは，ユーザが発話した場所の名前と，それた音声のトピックをロボットが理解できるようにするものでの時のロボットの位置座標を連関させて記憶する．すなわち，ある．手法は，学習と認識の二つのフェーズからなる．まず学

ロボットが位置 P にいるときにユーザが発話 U を行った場合，

習フェーズでは，場所や人物などの個々のトピックに関して，

ロボットは発話 U から場所の名前情報（すなわちある座標を指ユーザによって話された音声を一つまたは複数用いることによ

し示す情報）を抽出し，それを P に結びつけて記憶する．

り，音声とトピックの対応付けを学習する．次に認識フェーズ

名前情報を抽出する標準的な方法は，[9] のように，発話 U にでは，入力された音声に対して，学習フェーズで学習された複対して音声認識を行い，認識された単語列から名詞句を取り出数のトピックのうちから適切なトピックを一つ選択する．提案

すというものである．しかし我々はある特定の名詞句の代わりする BWG 法の特徴は次の二つである．

に，単語の頻度情報を抽出して場所の名前情報として用いる．
この抽出方法は 3. 節で説明する．
学習が完了したら，ロボットはユーザが音声で指示する場所へと移動する．ロボットはユーザの発話から名前情報を抽出し，•入力音声を一つの文として認識するのではなく，複数の文の候補を含む，単語をエッジとした非循環グラフ（ワードグラフ）として認識する．

•

認識されたワードグラフを文書とみなし，bag-of-words

それを用いて座標情報を読み出し，移動する．名前情報の同一モデルに基づいた文書トピック認識技術を適用する．

性識別，すなわち認識が，座標情報を読み出す鍵となる．認識以下，これらの特徴について説明する．

手法についても 3. 節で説明する．
本稿ではインタラクションに以下の仮定をおく．

•

ロボットと人の間のインタラクションは，明確に分かれ

3. 2. 1 ワードグラフを用いた音声認識
大語彙連続音声認識において，認識文の探索過程で文仮説をワードグラフで生成することにより効率的な探索を行う手

-2-

ウニ

が

100
95
90
85
80
75
70
65
60
55
50

これ
だよ

海

認識率(%)

アウディ
美奈代

それ
買う

最尤の文候補図 1 発話「これが海だよ」のワードグラフの例

話者１
話者２
平均

1

法 [10] が提案されている．ワードグラフは，認識単語を表す

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

NBest数edge の集合と，単語の始まりと終わりの時刻が付与されている
vertex の集合からなる．ワードグラフの例を図 1 に示す．

図2

使用する文候補の数とトピック認識率の関係

ワードグラフの中から音響的および言語的な尤度を基準にして第 1 位から N 位までの認識文候補を選択することができる．

きる．

未知語を含む音声が入力された場合，未知語の音声部分は，辞3. 3 評

書中で音素系列が類似した単語や複数の単語の組み合わせとし音声からワードグラフを生成するために，Advanced Telecom-て表現される．音声認識結果として第 1 位に選択された文では

munication Research Institute で開発した HMM モデルによ

価なく，ワードグラフそのものを用いることで，情報の消失を少る大語彙音声認識ソフトウエア [12] を用いた．マイクロホンはなくして，未知語入力や誤認識に対して，後に続く処理の頑健

携帯型パソコンに内臓のものを使用した．

性を高めることができる．

トピックを決定付ける単語が未知語である場合の BWG 法

3. 2. 2 文書トピック認識の適用の評価を行うため，トピックは辞書に登録されていない名前をBWG 法はワードグラフを文書とみなし，これに統計的な持つ 10 名の人物とした．男性話者 2 名の発話音声を用いて評

文書トピック認識の手法を適用するものである．文書トピッ

価した．学習フェーズと認識フェーズではともに，各トピック

ク認識の手法として，Single random Variable with Multipleに対して５回ずつ発話した音声を用いた．学習フェーズと認識

Value 法 [11] を用いた．この手法は，トピックが文法や単語のフェーズで発話された文は次の通りである．X の部分に人物名

出現位置，順序に関係なく単語の出現頻度のパターンで定義さが挿入される．

れる bag-of-words モデルに基づいたものである．テキストからランダムに選択された索引語が ti である事象を表す確率変数

学習フェーズT = ti を与え，テキスト d がトピック c である確率 P (c|d) を•

以下のように表す．

•

X さんは有名です．

•

これは X さんのものです．

•

部長の X です．

•

X さんをご存知ですか？

P (c|d) =∑P (c|d, T = ti )P (T = ti |d)

ti

≈

∑

P (c|T = ti )P (T = ti |d)

彼は X さんです．

(1)
認識フェーズti•

X さんの席はどこですか？

•

X さんを呼んでください．

学習フェーズでは，学習用音声サンプル集合を用いて P (c|T =•X さんを探しています．

ti ) を計算する．認識フェーズでは，入力音声から P (T = ti |d)•

ここからは X さんに任せます．

を求めて，P (c|d) を計算し，式 (2) のように P (c|d) が最も大•それは X さんの責任です．

topic(d) = argmax P (c|d)

(2)

c∈C

きくなるトピック c を認識結果とする．
索引語は，学習データの中に含まれる単語のうち，トピックとの相互情報量が大きいものを選択する．相互情報量 I(Ti ; c)は次式で計算される．

I(Ti ; c) = H(c) − H(c|Ti )まず，ワードグラフを使用することの効果を評価するために，出力されたワードグラフの中で，SVMV 法による文書トピック
認識で使用する部分ワードグラフの大きさを変化させ，これがトピック認識率にどう影響するかを調べた．部分ワードグラフ(3)

ここで，Ti は索引後 ti が文書の中に存在する/存在しないの二値を取る．H(c) は確率変数 c のエントロピーを，H(c|Ti ) は事
象 Ti のもとでの c の条件付きエントロピーを表す．もし，c とTi が互いに独立ならば，I(Ti ; c) の値は 0 になる．相互情報量を用いることで，トピックの識別に貢献しない索引語を排斥では，第 1 位から n 位までの文候補からなるものとした．使用するワードグラフのサイズが大きくなるに従って高い認識率が得られた（図 2）．このことから，ワードグラフを用いて情報量の欠落を少なくすることで，トピック認識率を向上させることに成功したと言える．
この時の，学習に用いる発話数と認識性能の関係について評

-3-

100

小語彙
音声認識

90

認識率(%)

大語彙
音声認識

NBest 数

80

1
10
20
40
60
80
100

70
60
50
40

選択
情報

30

言語理解
タスク
計画
行動選択

20

1

2

3

4

5

行動

学習文数
図3

音声

認識結果
スコア
アクティベート

タスク
行動
実行報告
実行報告

トピック認識エキスパート
モード切換
エキスパート
その他
エキスパート
対話行動制御部ハードウェア制御・音声合成

学習分数を変化させた時のトピック認識率（2 話者平均）

図5

対話ロボットアーキテクチャ

NBest数 ２０90

行動制御部は，特定のタスクに 特化した知識と内部状態を持80

つエキスパートと呼ぶモジュー ルを複数用いるモデル RIME

(Robot Intelligence based on Multiple Experts)（注 2）に基づい認識率(%)

70ている．各エキスパートは，特定ドメインの対話に従事したり，

60
話者１
話者２
平均

50

移動などの物理タスクを遂行したりする．対話行動制御部の出力は MADL (Multi-modal Action Description Language) の形式をとり，実際にロボットを物理レベルで制御する行動制御40

部に送られる．

30

5

15

25

35

45

55

65

75

85

95

使用単語率(%)

図 4 全体の入力単語に対する索引語の割合を変化させた時のトピッ
ク認識率

名前学習のために，モード切換エキスパートとトピック認識
エキスパートを用意した．エキスパートは文法ベースの小語彙
音声認識器を互いに共有するが，トピック認識エキスパートだ
けはそれ自身の統計ベースの大語彙音声認識器を用いる．上記の２エキスパートと大語彙音声認識器は，図 5 中に灰色で示し価を行った．使用するワードグラフの大きさを決める N-Best
数を変えた場合の結果を図 3 に示す．学習文数を増やすことによって認識率を向上させることが可能であることがわかる．
また，従来手法 [6] のように 1-Best だけで学習を行うよりも，
ワードグラフを用いて学習することにより，少ない発話数で高い認識率が実現できた．
次に，相互情報量を基準にして索引語の数を制限することの効果を調べた．入力単語全体に対する検索語の数の割合を変化させたときの認識率を図 4 に示す．個人差もあるが，使用する検索語の数が全体の 20%〜30%とした場合，平均して高い認識率を得られた．しかし，60%を超えると話者 1，話者 2 共に認識率が低下している．検索語の数が多すぎても少なすぎても認識率を悪化させてしまうことは，学習データの量とモデルの複雑さとの関係から理解できる．よって，検索語の選択に相互情報量を用いることの有効性が示された．（注 1）てある．

4. 1. 1 エキスパート及び対話行動制御部
前述のように対話行動制御部はその内部に複数のエキスパー
トを持つ．各エキスパートはある特定のサブタスクの遂行を受け持つ．ロボットがあるサブタスクを実行しようとするとき，そのサブタスクに対応するエキスパートが対話行動制御部の中で活動状態にあり, ロボットの次の行動を選択する．ユーザからの発話が認識されると，言語理解結果と文脈から，次に活動状態になるエキスパートが決まる．エキスパートはオブジェク
ト指向言語におけるオブジェクトに相当する．各エキスパート
はそれ自身の内部状態を持ち，言語理解結果や基盤化状態，局所的な行動計画などを保持する．
対話行動制御部はその内部に言語理解，タスク計画，行動
選択の三つのモジュールを持ち，これらのモジュールがエキスパートの活動を調整する．言語理解部は小語彙音声認識器の認
識結果を各エキスパートに配布し，各エキスパートが返すスコ

4. 音声対話ロボット
4. 1 システムアーキテクチャ
図 5 に対話ロボットのアーキテクチャを示す．図 5 中の対話
（注 1）：相互情報量の有効性検証に用いたデータについては [13] を参照されたい．

ア（理解の確信度）に基づいてタスク計画部に最も適切なエキ
スパートを提示する．それに基づき，タスク計画部は実際にどのエキスパートをアクティベートするかを決める．行動選択部（注 2）： [14] では MEBDP と呼ばれていた．

-4-

はアクティベートされたエキスパートから次の行動を受け取り，U0: 学習モードに入って．

ハードウェア制御・音声合成部に渡す．

R1: 場所の名前を覚えます．

各エキスパートはその内部状態に対話行動制御部の各モジュー
ルがアクセスするためのインタフェース（メソッド）を備える必要がある．ここでは，名前学習タスクに関係するメソッドのみを説明する．understand メソッドが音声認識結果が得られ(ロボットはユーザの側に移動)
U2: ここがキッチン．
R3: この場所の名前を覚えました．
(ユーザが移動し，ロボットは追随する)
U4: ここは正面ドアだよ．

たときに言語理解部によって呼び出されると，エキスパートはR5: この場所の名前を覚えました．

ドメイン依存の発話パターンを用いて認識結果の解釈を行い，

U6: 実行モード．

0 から 1 の間でスコアを返す．このスコアはその発話が当該エ

R7: 実行モードに入ります．

キスパートによって扱われるべきであるかどうかについての確U8: キッチンにいって．

信度を表す．select-action メソッドは行動選択部によって呼び出され，内部状態に基づいて次にとるべき行動を返す．このメ

R9: 向かいます．
(ロボットはキッチンに移動する)

ソッドは，直前の行動の遂行が完了すると呼ばれる．しかし，

図 6 Example Interaction

直前の行動を表す MADL において発話待ちフラグがセットされていた場合は，このメソッドの呼び出しはユーザ発話があるまで保留される．

4. 1. 2 名前学習タスク用エキスパート
図 6 中のシナリオに沿って，前述のモード切換エキスパートとトピック認識エキスパートの振る舞いについて説明する．以下，それぞれのエキスパートを MSE と TRE とよぶ．

a ) 学習モード
ロボットへの教示を始めるために，まずユーザはモード切換
コマンドを発話する（U0）．この発話は小語彙音声認識器によって認識され言語理解部を通じて全てのエキスパートに送られる．認識結果が十分によければ，MSE が全てのエキスパー
図 7 The Robot

トの中で最も高いスコアを返し，次にアクティベートされるエ
キスパートとなる．
アクティベートされた MSE はコマンドに従い TRE を次にb ) 実行モード

アクティベートして学習モードに入るようにタスク計画部に学習が完了したら，ユーザはモード切換コマンド（U6）を指示する．TRE はまず，学習モードに入ったことをユーザに発話する．このコマンドに対して TRE がアクティベートされ知らせる（R1）．これ以降，他のエキスパートがアクティベー

実行モードに入る．TRE は実行モードにはいったことをユートさ れるまでの間，TRE は言語理解の都度，中間的なスコア

ザに伝える（R7）．TRE はユーザ発話（U8）に対して，音声（0.5）を返す．
（アクティベートされていない TRE は常に 0 を認識結果から頻度情報を取り出し，それと学習結果が最もよく返す．
）これにより，より高い確信度を返すことによって他のエ一致するトピックを選択する．そして応答するとともにそのトキスパートがアクティベート状態を奪わない限り，TRE がユー

ピックに連関した座標に移動する（R9）．

ザ発話に応答する．また TRE がアクティベートされていて学ユーザは場所を連続して指定することで，ロボットに移動経

習モードにいる時，常にロボット がユーザの近くにいるように路を指示することができる．経路を指示するためには，まず経制御する．

路指定開始コマンドを「経路指定開始」と発話する．コマンド

TRE がユーザ発話（U2）に反応するときは，小語彙音声認が正しく理解されればロボットがその旨を返答するので，ユー識器からの認識結果は無視して大語彙音声認識器からの認識結

ザは場所の名前を一つずつ発話する．最後に「経路指定終了」

果を使用する．ユーザ発話を受け取った TRE はワードグラフと経路指定終了コマンドを発話すれば，ロボットは指定されたから得られた単語の頻度情報とロボットの現在位置を関連づけ

場所へ順番に移動する．これらのコマンドは MSE によって処て記憶し，名前を学習した旨をユーザに伝える（R3）．ユーザ

理される．

はその場でさらに発話を追加することで，名前認識の認識精度

4. 2 実を向上させることができる．追加発話から得られた頻度情報に

台車ロボット（図 7）を用いて提案手法を実装し，予備的なよって，記憶されている頻度情報は更新される．

装実験を行った．大語彙音声認識には Julius [15] を用い，小語彙

しばしばロボットはユーザのコマンド発話を場所の名前とし音声認識には Julian を用いた．Julian は Julius が ngram 言語て誤学習する．このような場合，ユーザは「取り消し」というモデルを用いる代わりにネットワーク文法を用いるようにしたことで直前の誤学習を取り消すことができる．

ものである．
ユーザとロボットの位置情報の取得には超音波タグを用いた．

-5-

ボットに実装された．RIME のおかげで，会話ロボットを簡単

表1 認識結果
被験者 #

1

正解率 (%)

2

3

4

平均

73.3 86.7 86.7 86.7 83.3に実装することができた．
現在のところ，BMG 法は 1 発話に 1 トピックだけが含まれることを前提としているため，インタラクションのスタイルがユーザとロボットは共に超音波タグを装備し，超音波センサー

大きく制限される．今後の課題として，1 発話中に複数のトピッを備えた部屋の中で活動する．したがって，ロボットは自身とクが含まれる場合にも対応できるように BMG 法を拡張するこ

ユーザの位置を，部屋の中の絶対座標系の上で認識する．

とが考えられる．

超音波タグによって検出される座標は，ノイズのために静止

また，BMG 法はトピックを既知語の集合として非明示的な状態であっても揺らぐ．加えて，ユーザ発話を待って待機中の形で獲得する．そのためロボットが獲得したトピックを明示的

ロボット自体もわずかにドリフトしてしまう．そのためロボッに表現することが難しく，ロボットがどのような学習を行った

トは二つの座標点間の距離がある閾値以下にある場合はそれらのかユーザが把握しにくい．この問題については現在 BWG 法

を同一地点と見なす．このような措置は．一カ所で複数の発話と音素列獲得を組み合わせた手法の開発を進めている．

によって教示を行う場合に必要となる．上記の閾値は実験的に設定した．

4. 3 評価

4. 3. 1 方法

実験は前述の部屋の中で行った．部屋の大きさは 7 × 4 メー
トル四方である．この部屋の中の五カ所を選択し，#1 から #5と書かれたカードを置いた．
被験者は５枚のカードの場所に順に移動し，それぞれの場所の名前を説話マイクを用いて発話した．場所の名前は各被験者が任意に与えた．

4. 3. 2 結果

4 名の被験者が実験に参加した．学習モードでは 2 名の被験者（被験者 #1 と #3）が各地点において 1 回だけ教示したのに対して，残りの 2 名の被験者は各地点で 3 回教示を繰り返した．
表 1 に結果を示す．実験に使用した音声認識機（Julius）の辞書と言語モデルは Web テキストから構築されソフトウェアとともに配布されているものを使用した．辞書のサイズは 60248
語である．全教示発話の中に含まれた 26 単語（数え）のうち，2 単語だけが辞書に登録されていなかった．従って未知語率は7.7%であった．既知語と未知語の間で，トピック認識正解率に違いはなかった．

5. お わ り に
本稿では，オンラインの音声インタラクションを通じて場所の名前を学習するロボットを提示した．場所の名前は，文書分類において広く用いられている bag-of-words モデルに基づいた BWG (Bag of Words in a Graph) 法を用いて発話中のトピックとして獲得および認識される．

BWG 法では，ワードグラフの形で表現された音声認識結果に対して SVMV 文書トピック認識手法 [11] を適用する．3. 節で述べた評価により，BGW 法が支配的なトピックを表す言語
表現中に未知語が含まれていても正確にトピックを認識することが示された．
ロボットのアーキテクチャは RIME モデル [14] に基づく．

RIME は，特定のタスクに従事する複数のエキスパートを駆使することで会話ロボットの複雑で知的な振る舞いを実現する．
本稿で提案した BMG 法は RIME の 1 エキスパートとしてロ

文

献[1] A. L. Gorin, G. Riccardi and J. H. Wright: “How may i helpyou?”, Speech Communication, 23, pp. 113–127 (1997).
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