次曲

摘要：為了讓機(jī)器人通過自然語言的輔導(dǎo)來實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航的作用，文章提出了一種通過日常生活中對描述路徑的自然語言方法，直接繪制出機(jī)器人的運(yùn)行路徑，為了增強(qiáng)機(jī)器人對自然語言的讀取理解，所以組塊分析的方法應(yīng)作為首選，第一步要深入詳細(xì)的收集關(guān)于路徑描述的自然語言資料數(shù)據(jù)庫，對于語義和句法的對應(yīng)關(guān)系要詳細(xì)總結(jié)，其次設(shè)計(jì)一個(gè)層層相扣條件的隨機(jī)場，通過組塊分析的方法，先對名詞短語組塊進(jìn)行提取，然后提取語義組塊，在此基礎(chǔ)之上，逐個(gè)建立路徑單元，最后組成一個(gè)完整的路徑信息，引入名詞的實(shí)體關(guān)系推理方法，用來解決對名詞短語的解析問題，用最后完整合理的自言語言處理各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并結(jié)合具體的語句展示機(jī)器人導(dǎo)航的映射過程，對機(jī)器人通過語句展現(xiàn)出來的活動(dòng)過程進(jìn)行分析反饋，對人機(jī)交互體驗(yàn)方面以及機(jī)器的和諧導(dǎo)航都有重要的意義。

關(guān)鍵詞：自然語言處理；機(jī)器人導(dǎo)航；層扣條件隨機(jī)場

在科技迅速發(fā)展的時(shí)代，人們越來越注重與科技產(chǎn)品的交互體驗(yàn)感受，在一些高端的科技公司如美國的蘋果公司，在其推出的產(chǎn)品之中運(yùn)用了Siri系統(tǒng)，就是所謂的語音智能功能，有它的幫助，人們僅用生活中的語言就能控制手機(jī)完成很多事情，給人們的日常生活帶來了很多方便，這個(gè)系統(tǒng)也很好的體現(xiàn)了人機(jī)交互這一概念，如果在機(jī)器人的研制當(dāng)中也可以運(yùn)用自然語言對其進(jìn)行控制、指導(dǎo)命令，對實(shí)現(xiàn)機(jī)器人完美融入走進(jìn)人們的日常生活有積極的意義，讓科技走進(jìn)平常生活，提升人們的生活品質(zhì)。

一、自言語言句法和句義的對應(yīng)關(guān)系

語料的句法結(jié)構(gòu)分析：

關(guān)于語料的收集可以通過尋找志愿者填寫調(diào)查問卷的形式收集語句， 在進(jìn)行語句收集的過程之中， 調(diào)查人員給出情景環(huán)境， 讓志愿者進(jìn)行模仿生活中真實(shí)的環(huán)境進(jìn)行語句采集， 在保證一定的真實(shí)生活習(xí)慣的情況下，總體來說，收集到都是比較簡單的語句語法，語料中關(guān)鍵詞表現(xiàn)突出，能很直白的得到方向、路標(biāo)等信息。 但對于標(biāo)志物的細(xì)節(jié)描述確是很少。以下是典型的句子：

1） “向前，走到路口，右轉(zhuǎn)，直行，到達(dá)電腦旁邊”；

2） “直行到凳子前， 右轉(zhuǎn) 90 度， 走過 正方形柜子，向右斜前方向走到鋼琴與寫字桌之間， 左轉(zhuǎn)， 并越過寫字桌再左轉(zhuǎn)， 從中間空地直接走向盆景柜”；

3） “向右后拐繞過 L 型柜子，向前再繞過寫字桌， 向右前進(jìn)到電視機(jī)”

對這些語句所表現(xiàn)出的關(guān)鍵有用信息進(jìn)行了分析， 分析的內(nèi)容主要包括： 運(yùn)動(dòng)的方向、運(yùn)動(dòng)形式、方位及路標(biāo)等。 并將與有效信息相關(guān)的短語單獨(dú)列出進(jìn)行了語法分析，尋找自然語言描述路徑的規(guī)律。例子如下：

1）“到達(dá)柜子后方”；

2）“停在電視機(jī)的右邊”；

3）“到達(dá)書桌后面”。

用上下文無關(guān)語法可表示為 （其中 S 表示句子， PP 為介詞短語， NP 為名詞短語， VP 為動(dòng)詞短語， MP 為數(shù)量詞短語， v 為動(dòng)詞，n 為名詞， f 為方位詞，m 表示數(shù)詞 ，pf 為介詞， q 表示量詞， udel 表示 “的”， 下文采用同樣的表示

1）S → VP

VP → v NP n → 柜子 — 后方

NP → n n v → 停在

2）S → VP

VP → v NP

NP → NP udel NP

NP → NP n

NP → n

n → 停在 — 電視機(jī) — 后方

v → 到達(dá)

3）S → PP f → 后

PP → pf NP pf → 停在

NP → n f n → 書桌

在語料庫中可以發(fā)現(xiàn)很多像上面這三個(gè)例子一樣的句子，這些句子都有一個(gè)共同的特點(diǎn)，那就是參考物體的信息在這些語法短句中都能直白的體現(xiàn)出來，這對于機(jī)器人導(dǎo)航目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，所產(chǎn)生的作用是巨大的，因?yàn)檫@些語句的總結(jié)收集，人們才能從眾多自然狀態(tài)下的語言之中尋找規(guī)律，編寫有效的運(yùn)行程序，加強(qiáng)機(jī)器人對生活中自然語言的理解，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的導(dǎo)航，讓科技走進(jìn)人們的生活，加快機(jī)器人工智能融入人類生活的步伐。

二、語義和句法結(jié)構(gòu)的關(guān)系

由于自然語言具有隨意性，一般來說其二者之間沒有必然的聯(lián)系性，在通過日常生活中，對于自然語言短句我們則可以在短句中分析找到相同之處例如：“柜子后方”、“停在電視機(jī)的右方” 和 “書桌后方”， 這些名詞短語的前方都有一些表達(dá)物體狀態(tài)的前綴，因此通過這些短語就能清晰的發(fā)現(xiàn)句法和句意之間的聯(lián)系，也就是擁有此類型結(jié)構(gòu)的語句，都能從句子中獲得物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，運(yùn)動(dòng)的目的地，對于實(shí)現(xiàn)室內(nèi)機(jī)器人的導(dǎo)航目標(biāo)有重要的意義。

三、層扣條件隨機(jī)場

名詞短語的復(fù)雜與否影響著正確率， 當(dāng)名詞短語比較簡單時(shí)，正確率在范圍之內(nèi)； 如果當(dāng)名詞短語復(fù)雜繁多時(shí)，正確率就會(huì)下降。 因此就引入一個(gè)多層次的CRF 來處理這類層扣的問題. 如圖 片所示， 在本文所用的模型工分為了三層： 底層、中層和高層，這三種模型獨(dú)立處理分析自言語言的指示，因?yàn)閷訉拥南嗫圩R別，所以能準(zhǔn)確的判斷出語義，模型的應(yīng)用提升了機(jī)器人的智能程度，高層模型圖 模型的輸入變量聯(lián)系著底層的識別結(jié)果， 高層條件隨機(jī)場模型在處理復(fù)雜語句時(shí)有更準(zhǔn)確的判斷，整體相互層扣，可以更加縝密的識別處理。

四、總結(jié)

當(dāng)前擺在面前的問題是建立大型的代表性強(qiáng)的語料庫，需要相關(guān)人員時(shí)間精力的巨大投入，如果能合理的解決這個(gè)問題，那么機(jī)器人導(dǎo)航的時(shí)代將會(huì)很快到來，對于這一技術(shù)人們需要更長時(shí)間的打磨成長，其中的規(guī)律還需要人們?nèi)ラL時(shí)間的積累探尋，只有一步一步做好基礎(chǔ)，才能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，關(guān)于本文給出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果客觀地講本文方法還不是很完善，但科技對于人民生活的改變是日新月異的，日后機(jī)器人一定能更好地融入人民的生活，為人民帶來全新的生活體驗(yàn)，讓生活越來越美好。

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