論文の概要: Language-Aided State Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11285v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 13:18:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.618678
• Title: Language-Aided State Estimation
• Title（参考訳）: 言語支援状態推定
• Authors: Yuki Miyoshi, Masaki Inoue, Yusuke Fujimoto,
• Abstract要約: 自然言語で表現された人間の観察を活用することで,物理系の状態推定の問題に対処する。 本研究では,自然言語処理による人間の観察を解析し,状態推定の更新ステップに組み込む言語支援粒子フィルタ(LAPF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Natural language data, such as text and speech, have become readily available through social networking services and chat platforms. By leveraging human observations expressed in natural language, this paper addresses the problem of state estimation for physical systems, in which humans act as sensing agents. To this end, we propose a Language-Aided Particle Filter (LAPF), a particle filter framework that structures human observations via natural language processing and incorporates them into the update step of the state estimation. Finally, the LAPF is applied to the water level estimation problem in an irrigation canal and its effectiveness is demonstrated.
• Abstract（参考訳）: テキストや音声などの自然言語データは、ソーシャルネットワーキングサービスやチャットプラットフォームを通じて簡単に利用できるようになった。 自然言語で表現された人間の観察を活用することで,人間の知覚エージェントとして機能する物理系の状態推定の問題に対処する。 この目的のために,自然言語処理による人間の観察を制御し,状態推定の更新ステップに組み込む粒子フィルタフレームワークであるLanguage-Aided Particle Filter (LAPF)を提案する。 最後に,水位推定問題に対してLAPFを適用し,その効果を実証した。

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