【摘 要】
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随着人工智能和机器人技术的不断提高,面向日常生活的家庭服务机器人也越来越普及,使用自然语言指令提高人机交互体验势在必行。但机器人很难识别并解析人类的自然语言,所以将自然语言指令解析成机器人能够处理的形式完成目标的映射是人机交互最为重要的一环,本课题将围绕此任务展开,并细化为以下几个方面。首先,自然语言指令解析需要进行意图检测和槽填充,为了利用这两者之间的关联性,提出了一个基于Graph LSTM和
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随着人工智能和机器人技术的不断提高,面向日常生活的家庭服务机器人也越来越普及,使用自然语言指令提高人机交互体验势在必行。但机器人很难识别并解析人类的自然语言,所以将自然语言指令解析成机器人能够处理的形式完成目标的映射是人机交互最为重要的一环,本课题将围绕此任务展开,并细化为以下几个方面。首先,自然语言指令解析需要进行意图检测和槽填充,为了利用这两者之间的关联性,提出了一个基于Graph LSTM和注意力机制的自然语言理解联合模型。Graph LSTM联合注意力机制对原始指令进行信息提取,经运算得到意图检测结果。意图检测参数连同预处理的槽填充类别作为槽填充输入,使用注意力机制进行信息提取后经双向循环神经网络和条件随机场单元处理并输出槽填充结果。其次,为了实现从指令到目标的映射,搭建了一个交互式图像指令融合网络,该网络采用级联沙漏网络对环境图像中的目标物体进行信息提取,提取到的参数与预处理后的自然语言指令参数拼接后经运算生成目标物体位置热力图和不确定性热力图。若这两幅热力图相似,则机器人能确定目标物体。若这两幅热力图不相似,说明目标物体或指令存在二义性,将启用问答网络进行目标确认。然后,对于目标物体或指令存在二义性的情况,设计了一个问答系统。机器人可向用户询问所需要补充的信息,得到的结果会被拼接到原始指令。图像指令融合网络重新解析环境图像和拼接后的指令,最终得到目标物体的置信热力图以完成指令到目标的映射。最后,通过实验验证了本文提出算法的有效性以及系统的可行性,对比了其他相关的实验,并分析了本文提出算法的实验结果。
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