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ニューラルネットワーク
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OS11-5半自律テレプレゼンスロボットのふるまいが人間に与える印象を調査した．作成したロボットは随意・不随意運動を調停する随伴性行動生成アーキテクチャを拡張し，遠隔操作と自律動作を調停できる．テレプレゼンスロボットを用いたロールプレイングの映像を20件作成し，2つの方法で分析した．分析結果から，随伴性行動生成アーキテクチャが人間のふるまい生成のモデルとしても有効である可能性を示唆する．
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OS11-8子どもたちの身体表現活動の場にロボットを導入することにより、子どもたちの主体性や成長の可能性を引き出すことを目指す。手始めに、リカレントネットワークを用いて、未知パターンに対する創発的な反応を観察できたので報告する。今後はさらに、内発的動機づけを付加し、ロボットに実装することにより、身体表現活動の場の様子に応じた適切な動作（主体的な動きに対してはそれを支持し、逆に受け身の動きに対しては自らが新たな刺激を生み出す）を可能にする計画である。
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OS18-4I依頼講演ニューラルネットワークによる短文対話生成モデルの概説を試みた。取り上げたモデルは再帰型ニューラルネットワークに基づく言語モデル，ベクトル埋め込みモデル，系列対系列モデル，及び，変分自動符号化モデルである。大域潜在変数を導入することで変分自動符号化モデルはターゲット文を抽象化し，表現が柔軟になることが期待される。この特徴は通常の言語モデルは持たない。定量的な評価を含めて対話文，物語生成に対する貢献を評価していく手法の確立が求められている。