常識推論に基づく気の利いた家庭内ロボットの行動選択

ルを導入し、発話に関連する将来のユーザの行動な対話システム研究の発展によって、今後日常的にどのイベントを推論する。常識推論にはCOMET[2]ユーザの支援を行う対話ロボットの実現が期待されを再帰的に用い、この推論結果と行動候補の類似度る。ユーザの支援を行う対話ロボットは、ユーザのを計算し、行動を決定する。例えば、ユーザの発話要求に応じて適切な行動を取る必要がある。しかしとして「お腹がすいた」という発話があった場合、ながら、人と共に生活し、日常的にユーザの支援を「“お腹がすいた”と言う-(その後)-‌>‌食べ物を食べ行う場合には、ユーザによる明示的な指示が無い場る-(その前)-‌>‌食べ物を取る」という常識推論が展開合であっても、発話や状況から気の利いた行動を推できた場合を考える。この時、常識推論の結果であ定し、実施することが期待される。る「食べ物を取る」と行動候補である「バナナを取こうした対話ロボットの実現に向けて田中ら[1]る」は類似しており、何らかの類似度計算によっては、非明示的な指示となり得るユーザ発話と周囲の「バナナを取る」という行動が「お腹がすいた」とい状況をクラウドソーシングによって収集し、状況のう発話に対応する気の利いた行動になるという推論再現動画を収録しデータセットを構築している。こができる。のデータでは、対話ロボットが一般的なリビングや気の利いたロボットの行動選択データセット[1]キッチンにおいてユーザの家事を手伝うという状況を用いて実験を行った結果、ベースライン手法の性を想定し、各エントリに対して40種類の行動候補能を上回ることはできなかったが、一部の発話におから1種類の気の利いた行動が付与されている。田いては、常識推論によって背景知識を用いながら中らの深層学習に基づく行動選択実験の結果では、明確なプロセスで推論を行う有効性が確認された。―3105―.また、現在のデータセットの改善の余地が示唆された。