Transcript 工学的感情モデルの構築 ～感情モデルをもちいたエー

自然言語処理2013
平成25年12月9日(月）
東京工科大学
コンピュータサイエンス学部 亀田弘之
今までやってきたこと



思い出して見てください。
キーワードだけでもいいですので！
たくさんのことを学びましたよね。
Tokyo University of Technology (思考と言語研究室)
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今までやってきたこと



思い出して見てください。
キーワードだけでもいいですので！
たくさんのことを学びましたよね。
今日の課題
思いつくキーワードを１０個ほど書き
出してみてください。
Tokyo University of Technology (思考と言語研究室)
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今までやってきたこと





自然言語処理とは
自然言語処理（理解）過程の概要
形態素解析（各種手法とツール）
構文解析
言語獲得（未知語獲得・文法獲得）
Tokyo University of Technology (思考と言語研究室)
4
自然言語処理とは

自然言語 (Natural Languages)

言語
思考のための道具
 情報・知識を記述・蓄積するための道具
 コミュニケーションのための道具





言語＝自然言語＋人工言語
自然言語＝文字言語＋音声言語＋視覚言語
処理＝理解＋生成
処理の主体（機械 or 人間）
本授業は主として「文字言語＋理解」を取り扱う
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自然言語処理（理解）過程の概要





形態素解析 (Morpheme analysis)
構文解析 (Syntactic analysis)
意味解析 (Semantic analysis)
談話解析 (Discourse analysis)
状況解析 (Situation analysis) など
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形態素解析の手法








文字種法
最長一致法
文節数最少法
接続表を利用する方法
遷移確率を用いる方法
コスト最小法(Juman)
隠れマルコフモデル法(Chasen)
その他(Kabocha等はSVMを利用)
SVM: Support Vector Machine(機械学習法の１つ)
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形態素解析のツール






Juman
Chasen（茶筌）
MeCab
Kobako/J
その他いろいろあります
（Internetなどで調べてみましょう。）
自作のソフトウェア
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統語解析（構文解析）

言語と文法（Language and Grammar）
言語＝文法的に適格な文の集合
文法＝<Vn, Vt, s, P>
Vn:非終端記号の集合
Vt:非終端記号の集合
s: 開始記号
Ｐ:書き換え規則群
（チョムスキーの文法理論に準拠）
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統語解析

言語と文法（Language and Grammar）
言語＝文法的に適格な文の集合
文法＝<Vn, Vt, s, P>
Vn:非終端記号の集合
（構文構造記述用文法用語集）
Vt:終端記号の集合（語彙）
s: 開始記号
Ｐ:書き換え規則群
（チョムスキーの文法理論に準拠）
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Ｔｏｍ broke the cup with the hammer.




この例文で構文解析の話しをしました。
他の例ではどうなるか挑戦してみてください。
その結果として、自力で構文解析システム
を作るために必要な知識や技術が何である
か理解できればOKです。
後は、挑戦あるのみです。
Good Luck!
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言語獲得（文法獲得）


未知語獲得（Vtの拡張）
統語規則獲得(VnおよびＰの拡張)
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未知語獲得


定義
(コメント：研究を進める上での前提)
分類
（コメント：研究目的に応じて決まるもの）
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未知語の定義


人間にとっての未知語：
初見の単語？（定義困難？）
機械にとっての未知語：
システム辞書に登録されていない単語
（未登録語）
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未知語の分類（概要）



第１種の未知語（異表記未知語）
第２種の未知語（未知複合語）
第３種の未知語（その他）
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第１種（異表記未知語）
1.
2.
3.
4.
東京大学付属病院
 東京大學附属病院
組合せ
 組み合せ 組み合わせ 組み合わせ
飛び込む
 飛びこむ
コンピュータ
 コンピューター
etc.
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第2種（未知複合語）
1.
2.
3.
4.
5.
6.
数学辞典
見学旅行
個人旅行
月旅行
温泉旅行
積み立て旅行
etc.
これらの単語を辞書で調べてみよう．
このうちの幾つかは通常の辞書には載っていない．
そのような語は他にもあり得る．どうすればいいのだろうか？
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第３種（本当の未知語）

例：




のだめ
rlgg （専門用語）
モー娘
りあじゅう （若者語）
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未知語処理



処理プロセス
処理モード
処理方略 (strategy)
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未知語処理の処理プロセス
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
未知語存在の検出
未知語候補の切り出し
内部構造の解析
品詞推定
意味推定
意味整合性の確認
辞書処理（追加・削除・更新 など）
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未知語処理の処理モード
未知統語
規則
処理モード
未知語
モード１
無
無
モード２
有
無
モード3
無
有
モード4
有
有
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21
今日の内容

より深い自然言語処理


他者理解
感情・意図理解（・社会認知）
心のモデル（・認知機能モデル） など
(Theory of Mind)
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今日の内容（再）

より深い自然言語処理


他者理解
感情・意図理解（・社会認知）
心のモデル（・認知機能モデル） など
(Theory of Mind)
それでは
始めましょう！
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心のモデルと
それに基づく感情・意図推測方法
東京工科大学
亀田弘之・小澤朋之・難波創
2006年10月20日
電子情報通信学会思考と言語研究会
平成19年10月20日発表資料
於 ＮＨＫ基礎研究所
はじめに（1/5）
社会の高度化・複雑化
いじめ
心の問題
引きこもり
「癒し」を切実に求めている
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はじめに（2/5）
癒し
心理的効果
人を元気づけることや動機づける
生理的効果
ストレスを低減し血圧や脈拍を正常にさせる
現代社会に必要とされている
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はじめに（3/5）
人との共存を目的として開発されているロボット
PaPeRo
ifbot
人に安らぎや癒しを与えることができる
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はじめに（4/5）
癒される～
ふれあい
円滑で自然な意思疎通が必要不可欠
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はじめに（5/5）
コミュニケーションによる癒しの実現
人とふれあう癒し系ロボット PDDIN
PDDINです
よろしく～♪
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従来の心・感情モデル（1/5）
心のモデル
“人の心”という概念を扱う場合に，まさに
その心自体を記述・表現するためのものである
心のモデルに関するさまざまな提案がされている
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従来の心・感情モデル（2/5）
効果器
図1：心の計算機モデル（岡田直之）
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従来の心・感情モデル（3/5）
図2：意識の外にある無意識の自律分散計算結果にボトムアップ
に注意を払う受動的な意識を仮定する心のモデル（前野隆司）
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32
従来の心・感情モデル（4/5）
図3：感情の立体モデル（P.Plutchik）
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The Theory of Mind（心の理論）


Premack & Wooddruff(1978)
Baron-Cohen(1995)
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心の理論とは
Tokyo University of Technology (思考と言語研究室)
35
The Theory of Mind




ID (Intentionality Detector)
意図検出器
EDD (Eye-Direction Detector)
視線方向検出器
SAM (Shared Attention Mechanism)
共有注意の機構
ToMM (Theory of Mind Mechanism)
心の理論の機構
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従来の心・感情モデル（5/5）
従来のモデルの問題点
1．処理のためのデータ構造やアルゴリズムが
明確に示してはいない
2．工学的に応用するまでに至っていない
人とふれあう癒し系ロボットPDDINの
研究・開発による心のモデルの考案
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＜参考情報＞感性情報科学の研究室

東京工科大学で感情関連の研究をしている
研究室はいろいろとあります。







亀田研究室（癒し系ロボット・認知機能モデル）
大野研究室（感情音声の認識・合成）
長名研究室（感情のニューラルネットモデル）
岩下研究室（音声対話システム）
千種研究室（感性語検索）
菊池研究室（感性科学・精神物理学） など
飯田研究室（メディア学部・感情音声）
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PDDIN
2002年度から開発されている
研究内容
1．感情モデルの提案
2．感情モデルをもちいた，感情システムの構築
3．対話処理システムの構築
4．ロボット本体の作製
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PDDIN2005 デモムービー
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考察



モデルの意義の一つは
「システムの設計図」である。
従来の心・感情のモデルは設計図としては
不十分。
というのも…
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
ソフトウェア工学の分野では、
「大規模化・複雑化した情報システム」
に対して、様々な観点から分析・記述・設計

人間の心（脳）も同様ではないのか？
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42
ソフトウェア工学で使用する図(UML)
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
ユースケース図
クラス図
オブジェクト図
シーケンス図
ステートマシン図
（ステートチャート図）
アクティビティ図
コンポーネント図
8.
9.
10.
11.
12.
コミュニケーション図
（コラボレーション図）
配置図
コンポジット図
タイミング図
相互作用概念図
こんなにたくさんある！
Tokyo University of Technology (思
考と言語研究室)
43
UMLでの各種ビュー
こんなにたくさんの視点がある！
論理ビュー
ユースケースビュー
クラス図
オブジェクト図
シーケンス図
ユースケース図
アクティビティ図
ステートマシン図
（ステートチャート）
コミュニケーション図
（コラボレーション図）
コンポーネント図
配置図
コンポーネントビュー
配置ビュー
並行性ビュー
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
人間の心（脳）に対しても、UML (Unified
Modeling Language) を参考にしてモデ
ルを記述するべきであろう。
（１つの方針）
(もしかしたら、SysML の方がいいかも．．．)
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心のモデル

計算論的なモデル (computational model)
が必要 （基本的主張）
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記憶のモデル（従来のモデルの例）
銘記
保持
想起
感覚
貯蔵庫
短期記憶
長期記憶
Baddeleyのworking memory理論も
計算論的ではない
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心のモデル

データ構造＋アルゴリズム

知識表現＋プログラム
（オブジェクト指向）
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心のモデルの概要図

(次ページ参照)
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Tokyo University of Technology (思考と言語研究室)
50
心のモデルの知識表現

フレーム形式を採用

理由：オブジェクト指向を意識しているため）
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心のモデルのプログラム
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52
心のモデルのプログラム

理解と生成


生成はシステム設計者依存
理解は相手がある－＞この解決方法は？
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53
心のモデルのプログラム

理解と生成


生成：生成関数Fを利用
理解：生成関数Fの逆関数で推定



逆関数の存在は？
逆関数の同定（作成）方法は？
逆関数の計算は？
解決すべき問題はたくさんある！
どうすればいいのか！？
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刺激A
反応B
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同一視
D:心の状態
A:発話＋仕草
F: D → A
心のメカニズム
は共通
D:心の状態
A:発話＋仕草
F: D → A
図６．心のモデルの共通仮説
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生成関数Fの定義
刺激X
心の状態Y
α
A
反応
F(X,Y)
F1
α
B
F2
β
A
F3
β
B
F4
γ
A
F5
γ
B
F6
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まとめ




癒しを実現するためには心のモデルが重要
（他者理解なくしては癒しなし！）
計算論的心のモデルが必要
計算論的とは、
知識表現＋プログラム
心のモデルの提案


知識表現＋プログラム
他者理解の方法
（IbS: Inference by Synthesis）
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The Theory of Mind




ID (Intentionality Detector)
意図検出器
EDD (Eye-Direction Detector)
視線方向検出器
SAM (Shared Attention Mechanism)
共有注意の機構
ToMM (Theory of Mind Mechanism)
心の理論の機構
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最後に授業評価アンケート

忌憚のないコメントをお願いします。
60
おまけ




寒くなってきました，またインフルエンザの流
行時期になりました．手洗い，うがいをしまし
ょう．
インフルエンザに罹ったら，病院へ行くととも
に，他人にうつさないためにも，自宅で療養
してください．
その際には，大学・先生に連絡すること．
病院で診断書をもらうことを忘れずに！
以上
61