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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

曖昧な言語指示に対応可能な大規模言語モデルを用いた動作計画システムの開発

http://hdl.handle.net/10228/0002001130
http://hdl.handle.net/10228/0002001130
ba7ee45e-7ba6-4e27-8f0d-8581e8c78d48
名前 / ファイル ライセンス アクション
10444323.pdf 10444323.pdf (1.2 MB)
Item type 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-01-20
タイトル
タイトル 曖昧な言語指示に対応可能な大規模言語モデルを用いた動作計画システムの開発
言語 ja
タイトル
タイトル Development of a Task Planning System Using a Large Language Model Capable of Handling Ambiguous Instructions
言語 en
著者 山尾, 晃世

× 山尾, 晃世

ja 山尾, 晃世

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金岡, 大樹

× 金岡, 大樹

ja 金岡, 大樹

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磯本, 航世

× 磯本, 航世

ja 磯本, 航世

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田向, 権

× 田向, 権

WEKO 6059
e-Rad_Researcher 90432955
Scopus著者ID 7801453348
ORCiD 0000-0002-3669-1371
九工大研究者情報 100000641

en Tamukoh, Hakaru

ja 田向, 権

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著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2023 Authors
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 人の言語指示から適切な動作を行う汎用的なサービスロボットの実現のためには,高精度な動作計画が必要となる.大規模言語モデルを活用したSayCanと呼ばれる動作計画システムは非常に高精度であるが,いくつかの問題を有している.我々は,SayCanの有する問題の中でも,具体的な対象を特定できない抽象名詞を含む曖昧な言語指示に対して,動作計画の精度が低下する問題と,システムが持つスキルの数に伴い推論時間が増加する問題に注目した.我々は,SayCanをベースとし,抽象名詞を聞き返す機能とルールベースでスキルを抽出する機能を導入した動作計画システムを提案する.提案システムは,言語指示の解釈を容易にし,適切な動作計画を可能とした.また,RoboCup@Homeと呼ばれるホームサービスロボットの性能を評価する競技会において高い成績を獲得することにより,実環境下でも十分動作することを示した.
言語 ja
備考
内容記述タイプ Abstract
内容記述 第63回人工知能学会 AIチャレンジ研究会,SIG-Challenge-063-04, 2023年11月24日, 慶応義塾大学 矢上キャンパス
言語 ja
書誌情報 ja : 人工知能学会第二種研究会資料

巻 2023, 号 Challenge-063, p. 04, 発行日 2023-11-24
出版社
出版者 人工知能学会
言語 ja
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2023.Challenge-063_04
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2436-5556
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100000641_ja.html
論文ID(連携)
値 10444323
連携ID
値 12914
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Ver.1 2025-01-20 07:34:08.055400
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