【摘 要】
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如何使机器人理解人类意图是机器人识别领域的研究热点之一。人类用户和机器人之间能更好地互相理解,服务机器人将会提供更高效的服务。机器人学习(Robot Learning)是研究如
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如何使机器人理解人类意图是机器人识别领域的研究热点之一。人类用户和机器人之间能更好地互相理解,服务机器人将会提供更高效的服务。机器人学习(Robot Learning)是研究如何使机器人能够理解用户意图的方法,使机器人在与用户协作的过程中能够主动采取一些试探动作,并根据用户对这些试探动作的反应获得用户意图。动作任务库(Task action bank)是机器人学习的一个部分,用来储存动作种类,以便选取合适的工作,本篇论文的工作主要根据动作任务库来展开。提出了一种基于统计学和基本动作上的动词聚类方法。首先建立了用于分析用户命令的机器语料库,然后进行隐态马尔科夫词性标注,建立了一个语料编译器用于分析语料库,并且将动词和其上下文的组合提取出来。基于k-medoid方法构建了一种新的聚类模型,确定家庭服务机器人的四种基本的任务,通过WordNet来找到家庭服务机器人所面对的常规名词,利用PMI来计算动词和这些名词之间的语义相关度,建立二部图,加权贾卡尔德算法来计算动词之间的相似度。通过实验表明,该聚类器可以很好地为人工智能工程建立良好的动作任务库。这样人机交互将会带有语料库的信息,从而使机器人更好地理解运用人类语言。本文共有图31个,表格15个,参考文献32个
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