基于非受限路径自然语言处理中的机器人导航

发布时间：2019-02-25 10:03

【摘要】：为了实现使用自然语言控制机器人完成自主导航任务,提出一种基于语义角色标注(SRL)的语义提取方法,用于提高机器人对路径自然语言理解的准确率。首先,收集了一个非受限的路径自然语言语料库,在深入研究路径自然语言语料库的基础上,提出了8个语块对语料进行语块分析,完成语义角色标注;然后,对语料进行依存句法分析,完成语义角色标注;接着,结合语块分析和依存句法分析,提出了一种基于语块分析和依存句法分析的语义角色标注方法,实验结果得到的准确率、召回率、F1-值分别达到了98.22%、98.48%和98.35%;最后,基于语义提取结果在机器人Nao平台上完成了机器人问路导航任务。
[Abstract]:A semantic extraction method based on semantic role tagging (SRL) is proposed to achieve autonomous navigation by using natural language control robot to improve the accuracy of robot's understanding of path natural language. Firstly, an unrestricted path natural language corpus is collected. Based on the in-depth study of the path natural language corpus, eight chunks are proposed to analyze the corpus to complete semantic role annotation. Then, the dependency syntactic analysis of the corpus is carried out to complete the semantic role annotation. Then, a semantic role tagging method based on chunk analysis and dependency syntax analysis is proposed. The experimental results show that the accuracy, recall rate and F1- value are 98.22, respectively. 98.48% and 98.35%; Finally, based on the semantic extraction results, the robot asked for directions is completed on the robot Nao platform.
【作者单位】： 华北电力大学电子与通信工程系;
【基金】：国家自然科学基金项目(61302163,61302105) 河北省自然科学基金项目(Ff2015502062) 中央高校基本科研经费项目(2016MS99)
【分类号】：TP242;TP391.1

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本文编号：2430058