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斯特凡妮·特莱克斯;普拉蒂克沙·塔克;约书亚·约瑟夫;罗伊，尼古拉斯

从未对齐的平行数据中学习基于感知的词义。 （英语） Zbl 1319.68196号

机器。学习。 94，第2期，151-167（2014）.
摘要：为了让机器人有效地理解自然语言命令，他们必须能够获得可以映射到外部世界感知特征的意思表示。以前的学习方法接地的意义表示需要在训练时进行详细的注释。在本文中，我们提出了一种扎根语言习得的方法，该方法能够共同学习遵循自然语言命令的策略，例如“拿起轮胎托盘”，以及语言中特定短语与外部世界方面之间的映射；例如，单词“轮胎托盘”和环境中特定对象之间的映射。我们的方法假设策略为参数形式，机器人使用该策略来选择动作，以响应基于语言结构的自然语言命令。我们使用梯度法优化模型参数。我们的评估证明了该模型对未经培训的用户向机器人叉车发出的命令集的有效性。

MSC公司：

68T05年 人工智能中的学习和自适应系统
68T40型 机器人人工智能
68T50型 自然语言处理

关键词：

机器人;自然语言理解;机器学习;概率图形模型

软件：

毛坯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Tellex}等人，马赫。学习。94，第2号，151--167（2014；Zbl 1319.68196）
全文： 内政部 链接

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