發(fā)布時間：2020-10-17 00:05

　　 家庭服務(wù)具備復(fù)雜性和多樣性,可以看作是簡單動作的邏輯組合,在子任務(wù)相互協(xié)作下最終滿足人們的服務(wù)需求。機器人在執(zhí)行家庭服務(wù)的過程中,需要在考慮自身環(huán)境的同時具備相應(yīng)的服務(wù)執(zhí)行概念,即執(zhí)行服務(wù)所需的知識。傳統(tǒng)的服務(wù)知識主要指在研究者的監(jiān)督下面向服務(wù)整體構(gòu)建的知識,通過設(shè)計相應(yīng)的服務(wù)規(guī)則實現(xiàn)對子任務(wù)間邏輯關(guān)系的規(guī)劃,并最終形成滿足人們需求的服務(wù)知識�；谠擃惙椒ǖ闹R構(gòu)建需要消耗大量人力資源,并且構(gòu)建的知識只能針對特定服務(wù)場景,不具備普適性。網(wǎng)絡(luò)上存儲的家庭服務(wù)相關(guān)的自然語言信息具備完成服務(wù)所需的服務(wù)要素(如服務(wù)工具,執(zhí)行動作,子任務(wù)之間的邏輯關(guān)系等),能夠為機器人執(zhí)行服務(wù)提供策略性指導(dǎo)。因此,研究機器人如何通過學(xué)習(xí)和理解服務(wù)相關(guān)自然語言并將其轉(zhuǎn)化為服務(wù)知識有利于提高機器人的服務(wù)技能與智能水平,具備重要意義。本文針對復(fù)雜的家庭環(huán)境,深入研究面向家庭服務(wù)的自然語言理解與知識構(gòu)建的方法,分別從信息表達(dá),策略生成,服務(wù)要素提取,以及知識構(gòu)建四個方面展開。論文主要工作如下:1.針對家庭服務(wù)領(lǐng)域的自然語言信息表達(dá),提出一種以服務(wù)工具信息為引導(dǎo)的、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本表示模型,一方面提高該領(lǐng)域信息表達(dá)的準(zhǔn)確性,另一方面通過引入工具信息增加文本表示模型對服務(wù)相關(guān)詞匯的重視程度。首先,構(gòu)建基于端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工具認(rèn)知層,根據(jù)服務(wù)需求生成對應(yīng)的服務(wù)工具信息。其次,在詞向量訓(xùn)練階段引入工具信息,強調(diào)服務(wù)工具詞匯的重要性。最后,在文本向量訓(xùn)練階段,構(gòu)建基于服務(wù)工具信息的注意力機制,將服務(wù)工具信息關(guān)聯(lián)到句向量表達(dá)中,并基于句向量完成家庭服務(wù)領(lǐng)域的文本表示。2.規(guī)范的服務(wù)策略能夠為機器人執(zhí)行家庭服務(wù)提供指導(dǎo)信息。針對有效策略信息的生成,提出以服務(wù)工具信息和詞匯關(guān)聯(lián)度引導(dǎo)的、基于強化學(xué)習(xí)的服務(wù)策略生成方法。在策略輸出的準(zhǔn)確性方面,我們構(gòu)建基于服務(wù)工具信息的激勵函數(shù),引導(dǎo)模型生成有效的服務(wù)策略信息。在策略輸出的穩(wěn)定性方面,我們通過引入詞匯關(guān)聯(lián)度提高模型策略輸出的穩(wěn)定性。針對家庭服務(wù)領(lǐng)域訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀缺問題,提出基于一種基于對抗學(xué)習(xí)的策略生成方法。利用生成式對抗網(wǎng)絡(luò)模擬策略信息的真實分布,生成具備參考價值的服務(wù)策略。3.圍繞策略信息中服務(wù)要素的提取,提出一種基于強化學(xué)習(xí)的動作序列生成方法,實現(xiàn)由策略信息向動作序列的轉(zhuǎn)化。動作序列中包含服務(wù)要素信息,有利于后續(xù)服務(wù)知識的自主生成。首先,利用語義解析技術(shù)獲取策略信息包含的服務(wù)要素。其次,提出一種基于物品狀態(tài)的服務(wù)評判方法,評估動作序列的有效性。之后,構(gòu)建家庭服務(wù)仿真平臺,模擬機器人的服務(wù)執(zhí)行過程。最后,以仿真平臺為交互環(huán)境,結(jié)合服務(wù)評判方法實現(xiàn)基于強化學(xué)習(xí)的動作序列生成。4.針對服務(wù)知識構(gòu)建,提出一種層次化物品知識庫的構(gòu)建方法,賦予動作序列對應(yīng)的物品操作知識,并最終形成服務(wù)知識。針對服務(wù)知識的量化修正,提出一種基于用戶評價的服務(wù)知識修正方法,通過學(xué)習(xí)用戶評價信息,完成對相關(guān)服務(wù)動作的調(diào)節(jié),并最終實現(xiàn)對服務(wù)效果的量化調(diào)整。首先,基于服務(wù)知識完成對用戶評價信息的擴展,提高修正模型的推理能力。其次,利用語義網(wǎng)絡(luò)規(guī)則語言設(shè)計服務(wù)修正規(guī)則,實現(xiàn)由規(guī)則條件到規(guī)則結(jié)論的映射過程。最后,構(gòu)建基于注意力機制的知識修正模型完成基于用戶評價信息的服務(wù)知識量化修正。
【學(xué)位單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP242;TP391.1
【部分圖文】：

利用強化學(xué)習(xí)方法引導(dǎo)修正模型對擴充后的輸入信息進行選擇性提取，并最終根??據(jù)提取信息選擇對應(yīng)的規(guī)則條件，實現(xiàn)基于用戶評價服務(wù)知識量化修正。??研究內(nèi)容各部分之間的關(guān)系如圖１－１所示。通過研究面向家庭服務(wù)的自然語??言信息表達(dá)，能夠作為基礎(chǔ)為服務(wù)策略生成以及服務(wù)知識修正提供信息表達(dá)方式。??利用信息表達(dá)方法中涉及的工具認(rèn)知層和詞向量句向量表示，可以構(gòu)建面向服務(wù)??任務(wù)執(zhí)行的問答系統(tǒng)，根據(jù)服務(wù)請求產(chǎn)生規(guī)范的服務(wù)策略信息，該信息包含服務(wù)??執(zhí)行需要的內(nèi)容（如服務(wù)工具、執(zhí)行動作、執(zhí)行邏輯等）。針對機器人應(yīng)用，將??服務(wù)策略信息轉(zhuǎn)化為面向服務(wù)操作的動作序列，從而實現(xiàn)由文本層面向操作層面??的轉(zhuǎn)化。之后，結(jié)合層次化物品知識庫、物品狀態(tài)信息與生成的動作序列共同構(gòu)??成服務(wù)知識。另外，服務(wù)知識中包含的物品狀態(tài)、操作動作等信息也可擴充用戶??對服務(wù)執(zhí)行結(jié)果的評價信息

ｌｅｆｔ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｐｌａｔｅ，?ｏｒ?ｏｎ?ｔｈｅ?ｍｉｄｄｌｅ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｐｌａｔｅ．??（ｂ）?ｗｉｋｉＡｎｓｗｅｒ?中的數(shù)據(jù)??圖２－９?ｗｉｋｉＨｏｗ和ｗｉｋｉＡｎｓｗｅｒ中的信息對比??３１??

其中的工具名稱按照特定的順序進行排列。本章節(jié)涉及的工具名稱主要指??與執(zhí)行家庭服務(wù)相關(guān)的物體，不限于工具。工具次序為工具名稱在家庭服務(wù)相關(guān)??文本中第一次出現(xiàn)的順序。如圖３－３所示，服務(wù)請求“Ｈｏｗ?ｔｏ?ｃｏｏｋ?ｃｏｆｆｅｅ”對??應(yīng)的工具信息可以表示為“（ｗａｔｅｒ，?ｃｏｆｆｅｅ?ｍａｋｅｒ，?ｔｅａｂａｇ，?ｃｕｐ）”。服務(wù)工具按照它們??在文本中第一次出現(xiàn)的順序進行排列，我們相信工具次序可以在某種層度上反映??出家庭服務(wù)中子任務(wù)的執(zhí)行順序。通過將問題向量與代表工具信息的特征向量進??行串聯(lián)，我們實現(xiàn)了問題表達(dá)的擴展。??（２）答案生成層??答案生成層是一個編碼器－解碼器結(jié)構(gòu)的模型，能夠根據(jù)擴展后的問題向量??產(chǎn)生對應(yīng)的服務(wù)策略。利用編碼器－解碼器結(jié)構(gòu)，問答系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)在連續(xù)空間??中的句子表達(dá)，并保存句子的語義信息。編碼器能夠?qū)⒁粋�維度不固定的序列映??射成一個固定維度的向量，而解碼器能將編碼器傳遞的向量映射回一個可變維度??的向量［１２９］。在本章節(jié)
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本文編號：2843973