話者の意図を適切に伝達可能な多言語間対話支援手法
医療従事者と外国人患者の間の対話支援を目的とした，多言語対話支援手法について述べる．医療現場において母語が異なるために意図の伝達が円滑に行えない問題を解決するために，用例対訳と機械翻訳を併用した多言語間対話支援技術の開発を行っている．本技術では，用例対訳や回答候補などの概念を用いて正確な意図の伝達を支援している．
強化学習における学習効率改善手法として，価値関数を構成するために関数近似手法を利用する方法が知られています．これらは， 関数近似手法が持つ汎化作用を利用して，価値関数に対する複数の入力間で学習効果を共有します． しかし，関数近似手法の汎化作用を問題に応じて適切に設定することは難しく，特に，汎化を設定した複数入力に対して異なる対応が必要になる場合に学習効率が低下します． そこで本技術では，汎化作用が機能する領域が選択可能なSG-CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller with Selective Generalization)を提案しています．提案手法では，汎化不要な一部入力に対し，CMACとは独立に参照表を構成し，量子化したこれら入力の各値に対して，CMACモジュールを割り当てます．
従来のCMACによる汎化
SG-CMAC（CMAC with Selective Generalization）
例題：７要素化学プラント最適配置問題
2次元空間上のフィールドに，化学プラントの構成要素を配置します．要素間距離の制約を満たしつつ，総パイプ長を最小化することが目的です．
SG-CMACによる汎化
方法(A)はすべてのシミュレーションで最適解を導出しました．また，方法(B)より少ない試行回数で最適解を導出していることがわかります．
学習性能の比較
横軸は試行回数，縦軸は導出した総パイプ長の最小値を表しています．各結果は，異なる初期値に対して10回の独立したシミュレーション行い，これらの空間平均をとっています．
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