Evaluation of a System for Noun Concepts Acquisition from Utterances about Images (sinca)

In case of a robot working in an open environment, the task-oriented language ability will not be sufficient. To adapt to the environment, it is necessary to acquire language dynamically. We developed a System for Noun Concepts Acquisition from utterances about Images, called SINCA in short. It is a language acquisition system without knowledge of grammar and vocabulary, which learns noun concepts from a user's input. We collected dialogue data from parents and their children. We evaluated the performance of SINCA with the collected data. In this paper, we describe an algorithm of SINCA and an evaluation experiment. 1. はじめに 近年,"癒し"や"エンターテイメント性"を主眼に おいたロボットが次々と開発され[1,2,3,4],ロボッ トの活躍の場が工場から人間の生活空間に移行しつ つある.こうしたロボットの中には,対話能力を備 えており,コミュニケーションロボットと呼ばれる ものがある.しかし,ユーザを飽きさせないほどの豊 かなコミュニケーション能力を持ち合わせているも のは今のところ存在しない.これは,シナリオベー スの対話システムを用いたり[5,6],タスクを限定す ることで対話を成立させていることが原因の一つで ある.長いスパンでユーザを楽しませ良好な関係を 保つためには,新しい知識を次々と学習し,予め定 められていない対話を行うような機能をロボットに 持たせることが必要だと考えられる. これまでにも様々な用途の対話システムが開発さ れてきたが[7,8],それらは大人の言語処理能力をモ デルとして構築されている.つまり,完璧に言語を 使いこなせるモデルを一足飛びに作ろうとしている のである.しかし,人間の言語能力とは極めて複雑 なものであるため,このようなアプローチでは汎用 的な対話システムに到達することは非常に困難であ ると考えられる.この問題に対して我々は,人が言 語を獲得する能力を模倣したシステムを作成するこ とにより,最終的に人間と同等の対話能力の実現が 可能なのではないかと考えている[9]. 人間の幼児は生まれ育った環境から徐々に言語を 学習し,身につけていく.大人がひとつひとつの言 葉の意味や定義を繰り返し教え込む,という過程は 必要なく,日常生活の中で自然に言葉を覚えること ができる.また,幼児の言語獲得過程にはいくつか の発達段階が見られる[10,11].生後数ヶ月はまだ言 葉にならない音(喃語)を発するだけであるが,生 後 1歳から 1歳半くらいになると意味のある一つの 単語を発話するようになる.この時期は「一語期」 と呼ばれ,幼児はこの頃から一日 6~10語という驚 異的なスピードで語彙数を増大させていく(語彙爆 発).さらに生後2歳くらいまでに「二語期」といわ れる段階に達し,次に「あっち,お兄ちゃんいる」 のような「電報文」と呼ばれる発話を行う段階がく る.3歳くらいまでには語彙数も数百語から千語以 上になり,発音も大人の言葉に近いものになる.ま た,幼児の語彙の約7割を名詞が占めることが報告 されている[12,13]. これらを踏まえて,我々は言語獲得能力を工学的 に実現する第一歩として,幼児の「一語期」に数多 く獲得される名詞語彙を獲得することを目指してい る. 本研究の類似の研究として,幼児の言語獲得過程 の研究をシミュレータ制作によって行った Mlas(Multi-Language Acquisition System)がある [14].Mlas には,与えられた文を単語に分割する, 複数の文を比較して異同を判断する,言葉を仮想の 生活経験と照らし合わせて言葉と体験を関連させて 記憶する,といった初期能力が備わっている.そし て,言語に関する知識を持たない状態から,予め用 意された仮想の生活世界を介して言葉を与えること によって成長し,徐々に言葉を理解するようになる. しかし,このシステムには,仮想の生活世界の中で の言語現象のみを対象としているため実世界に対応 できないことや,単語分割の能力を予め与えられて いることなどの問題がある. Mlas の他にも言語獲得システムに関する研究が 様々なアプローチで行われてきた.岩橋は,人間と ロボットとの言語コミュニケーションによる相互理 解のために,ロボットによる言語獲得に関する研究 を行っている[15].田中らは,音声対話によって仮 想世界の中に存在する複数のソフトウェアロボット とインタラクションすることができるシステムを開 WF3-2 24th Fuzzy System Symposium (Osaka, September 3-5, 2008)