20011023

誤解解決のレベル
1. 内部処理により解決できるレベル
認識語彙(モデル)の絞込み
認識結果の絞込み
2. ユーザとの対話により解決できるレベル
確認発話
条件の追加要求
3. ロボットの能力の不足・ユーザの信念の誤り
代替案の提示
誤解発生を仮定した上でのオブジェクト再推定
ユーザとの対話により妥協点を探る
モニタリング(レベル1)
言語理解の
確信度
ユーザモデル
音声認識の
信頼度
音声認識
プランニング
オブジェクトの
尤度
オブジェクトの候補
画像認識の信頼度
画像認識
プランニング(レベル1)
音声・画像による相互作用(別紙)
max CMI mo   画像の再取り込み・再認識
m
センサ情報(レベル1)
以下の条件によりレベル2に移行
音声認識: CMSl
画像認識:現在選定されているオブジェクトOoに対し
て CMImo
言語理解(ユーザモデル)
モデルMから[L1,LL]への関連度の分散: Dm
属性ごとのオブジェクトの尤度
モニタリング(レベル2)
信頼度・確信度・尤度の向上を図る
質問
オブジェクトの
尤度
言語理解の確信度
オブジェクトの尤度
発話理解の
信頼度
確信度
音声認識の
信頼度
プランニング
ユーザモデル
尤度
画像認識の
信頼度
オブジェクトの候補
プランニング
音声認識
画像認識
応答
プランニング(レベル2)
オブジェクトの尤度により、どの属性に誤解が
発生している可能性が高いかを決定
max CMS l  

l
m
Dm  CMI mo  
音声認識確認
条件の追加要求
対処リストを作成⇒すでに行ったものはロックして
ゆく
センサ情報(レベル2)
ユーザの信念に対する理解度を示す


対話回数
レベル1からのセンサ(音声認識・言語理解)
⇒疑わしい要因が無いことを示す
実世界に対する理解度を示す


オブジェクトの尤度
レベル1からのセンサ(画像認識)
モニタリング(レベル3)
ユーザとの対話によりユーザの妥協点を探る
ユーザの信念の
確信度 発話理解の
プランニング
信頼度
発話理解の
確信度
質問
言語理解の確信度
確信度
音声認識の
信頼度
プランニング
ユーザモデル
代替案の選定
オブジェクトの
再探索
尤度
オブジェクトの
尤度
オブジェクトの尤度
尤度
画像認識の
信頼度
オブジェクトの候補
プランニング
音声認識
画像認識
プランニング(レベル3)
代替案の提示

もっとも尤度の高いオブジェクトに対して、最
尤の経路をたどって単語(呼び名)を探索⇒代
替案の提示に用いる
例)「赤いコップを探して」
「紫のデミタスでいいですか?」