【摘 要】
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移动互联网时代,GPS技术的快速发展以及道路网络的日益复杂给导航应用程序带来新的机遇与挑战。目前许多导航应用程序允许以语音作为输入,避免了用户手动输入文字,提高了交通安全性。但是,现有的导航应用程序通常无法理解用户对路径的自然语言描述,仅识别用户以指定模板发出的指令。例如,现有的导航应用程序仅支持用户输入单一的出发地或目的地,不能设置额外的个性化路径搜索要求,无法满足人们日常的出行需求。为扩展现有
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移动互联网时代,GPS技术的快速发展以及道路网络的日益复杂给导航应用程序带来新的机遇与挑战。目前许多导航应用程序允许以语音作为输入,避免了用户手动输入文字,提高了交通安全性。但是,现有的导航应用程序通常无法理解用户对路径的自然语言描述,仅识别用户以指定模板发出的指令。例如,现有的导航应用程序仅支持用户输入单一的出发地或目的地,不能设置额外的个性化路径搜索要求,无法满足人们日常的出行需求。为扩展现有导航应用程序的功能,提出了一种面向自然语言理解的路径搜索框架SpeakNav,主要包含两方面研究内容:（1）路径描述语言理解,即从任意句式的路径描述语言中提取出用户期望途经的兴趣点（Point of Interest,POI）和相关的距离信息用于后续的路径检索。（2）模板驱动路径搜索,即检索一条路径依次经过用户查询的POI,同时POI之间的距离值满足用户的查询要求。针对路径描述语言理解,提出了路径模板感知BERT（Route Template aware BERT,RT-BERT）模型。模型基于编码器-解码器架构来实现意图分类和槽填充的联合建模,同时引入了意图注意力机制和自注意力机制以表征意图标签和槽单词之间的依赖关系、POI之间的途经顺序关系。针对模板驱动路径搜索,SpeakNav首先对POI进行路网映射并提出了混合标签索引以计算POI之间的路网距离。为了缩短查询响应时间,提出了存储POI关键字和距离信息的枢轴反向B树（Pivot reverse B-tree,PB-tree）以及模板驱动的分支定界（Branch and Bound,BAB）算法来实现剪枝策略。实验结果表明,提出的RT-BERT模型在真实和模拟数据集上均优于对比模型。同时,BAB算法提供了模板驱动路径搜索问题的准确解,使路径搜索响应时间缩短近一倍。
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