【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)使用自然語言控制機(jī)器人完成自主導(dǎo)航任務(wù),提出一種基于語義角色標(biāo)注(SRL)的語義提取方法,用于提高機(jī)器人對(duì)路徑自然語言理解的準(zhǔn)確率。首先,收集了一個(gè)非受限的路徑自然語言語料庫,在深入研究路徑自然語言語料庫的基礎(chǔ)上,提出了8個(gè)語塊對(duì)語料進(jìn)行語塊分析,完成語義角色標(biāo)注;然后,對(duì)語料進(jìn)行依存句法分析,完成語義角色標(biāo)注;接著,結(jié)合語塊分析和依存句法分析,提出了一種基于語塊分析和依存句法分析的語義角色標(biāo)注方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到的準(zhǔn)確率、召回率、F1-值分別達(dá)到了98.22%、98.48%和98.35%;最后,基于語義提取結(jié)果在機(jī)器人Nao平臺(tái)上完成了機(jī)器人問路導(dǎo)航任務(wù)。
[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.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電子與通信工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61302163,61302105) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(Ff2015502062) 中央高�；究蒲薪�(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(2016MS99)
【分類號(hào)】：TP242;TP391.1

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10 王q，

本文編號(hào)：2430058