Разрешение омонимии при интерпретации речевых команд мобильным роботом

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Современные роботы позволяют решать широкий спектр задач при совместной деятельности с человеком. При этом робот может получать команды от человека через различные системы управления, а также с помощью естественного языка. Выражения на естественном языке обладают значительной многозначностью (омонимией). В статье показано, какими методами обрабатываются высказывания и решается возникающая омонимия при речевом управлении роботом в естественной или виртуальной среде.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Артемий Александрович Котов

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»; Российский государственный гуманитарный университет; Московский государственный лингвистический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kotov@harpia.ru

кандидат филологических наук, ведущий научный сотрудник; научный сотрудник; ведущий научный сотрудник; 

Россия, Москва; Москва; Москва

Никита Алексеевич Аринкин

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»; Российский государственный гуманитарный университет

Email: arinkin_na@nrcki.ru

научный сотрудник; научный сотрудник

Россия, Москва; Москва

Людмила Яковлевна Зайдельман

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»; Российский государственный гуманитарный университет

Email: zaydelman_ly@nrcki.ru

научный сотрудник; научный сотрудник

Россия, Москва; Москва

Анна Александровна Зинина

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»; Российский государственный гуманитарный университет; Московский государственный лингвистический университет

Email: zinina_aa@nrcki.ru

кандидат психологических наук, научный сотрудник; научный сотрудник; ведущий научный сотрудник; 

Россия, Москва; Москва; Москва

Максим Александрович Ровбо

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: rovboma@gmail.com

научный сотрудник

Россия, Москва

Петр Сергеевич Сорокоумов

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: petr.sorokoumov@gmail.com

научный сотрудник

Россия, Москва

Александр Александрович Филатов

Российский государственный гуманитарный университет

Email: filatov.alex@gmail.com

аналитик

Россия, Москва

Список литературы

  1. Winograd T., Flores F. Understanding Computers and Cognition: A New Foundation for Design. AddisonWesley. 1987. 224 p.
  2. Winograd T. Understanding natural language // Cognitive Psychology. 1972. Vol. 3, № 1. P. 1–191.
  3. Breazeal C., Takanishi A., Kobayashi T. Social Robots that Interact with People BT Springer Handbook of Robotics / ed. Siciliano B., Khatib O. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. 2008. P. 1349–1369.
  4. Гладкий А.В. Синтаксические структуры естественного языка в автоматизированных системах общения. М.: Наука. 1985. 144 с.
  5. Остин Дж. Как совершать действия при помощи слов? // Остин Дж. Избранное. / Пер. с англ. М.: ИдеяПресс. 1999. (Austin J. How To Do Things with Words. – Oxford. Clarendon Press. 1962).
  6. Серль Дж.Р. Классификация иллокутивных актов / Пер. с англ. Зарубежная лингвистика. 1999. Т. II. С. 210–228. (Searle J. R. A classification of illocutionary acts // Language in society. 1976. Vol. 5. № 1. P. 1-23.)
  7. Vanzo A. et al. Grounded language interpretation of robotic commands through structured learning // Artificial Intelligence. Elsevier B.V. 2020. Vol. 278. P. 103181.
  8. Marge M. et al. Spoken language interaction with robots: Recommendations for future research // Computer Speech and Language. Elsevier Ltd, 2021. Vol. 71. July 2021. P. 101255.
  9. Mukherjee D. et al. A Survey of Robot Learning Strategies for Human-Robot Collaboration in Industrial Settings // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. Elsevier Ltd. 2022. Vol. 73. October. 2020. P. 102231.
  10. Karpov V.E. et al. Architecture of a Wheelchair Control System for Disabled People: Towards Multifunctional Robotic Solution with Neurobiological Interfaces // Sovremennye tehnologii v medicine. 2019. Vol. 11. № 1. P. 90–102.
  11. Fillmore C.J. The Case for Case // Universals in linguistic theory / ed. Bach E., Harms R.T. New York: Holt, Rinehart & Winston. 1968. P. 1–68.
  12. Baker C.F., Fillmore C.J., Lowe J.B. The Berkeley FrameNet Project. 1998.
  13. Падучева Е. В. Высказывание и его соотнесенность с действительностью. М.: Эдиториал УРСС. 2001. 288 с.
  14. Brown P., Levinson S.C. Politeness: Some Universals in Language Usage (Studies in Interactional Sociolinguistics). Cambridge. 1987. 352 p.
  15. Rosch E. et al. Basic objects in natural categories // Cognitive Psychology. 1976. Vol. 8. № 3. P. 382–439.
  16. Падучева Е. В. Эгоцентрические единицы языка. ЯСК. 2019. 440 с.
  17. Осипов Г. С. и др. Знаковая картина мира субъекта поведения. М.: Физматлит. 2018. 264 с.
  18. Abu-Salih B. Domain-specific knowledge graphs: A survey // Journal of Network and Computer Applications. Elsevier Ltd. 2021. Vol. 185. April. P. 103076.
  19. Kirrane S. Intelligent software web agents: A gap analysis // Journal of Web Semantics. Elsevier B.V. 2021. Vol. 71. P. 100659.
  20. W3C. RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax [Electronic resource]. 2014. URL: https://www.w3.org/TR/rdf11concepts/.
  21. Sorokoumov P.S. et al. Robotic Wheelchair Control System for Multimodal Interfaces Based on a Symbolic Model of the World // Smart Electromechanical Systems. 2021. P. 163–183.
  22. Brickley D., Guha R.V. RDF Schema 1.1. 2014.
  23. W3C. RDF 1.1 Primer [Electronic resource]. 2014. URL: https://www.w3.org/TR/rdf11-primer/.
  24. W3C. RDF Schema 1.1. [Electronic resource]. 2014. URL: https://www.w3.org/TR/rdf-schema/.
  25. W3C. RDF 1.1 N-Triples [Electronic resource]. 2014. URL: https://www.w3.org/TR/2014/REC-n-triples-20140225/.
  26. Buchanan B.G. Rule Based Expert Systems: The Mycin Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. 1st ed. / ed. Shortliffe E.H. The Addison-Wesley series in artificial intelligence. 1984. 748 p.
  27. Rovbo M.A., Sorokoumov P.S. Symbolic Control System for a Mobile Robotic Platform Based on Soar Cognitive Architecture // Smart Electromechanical Systems. 2022. P. 259–275.
  28. Ровбо М. А., Сорокоумов П. С. Знаковая система управления мобильной платформой // Программные продукты и системы. 2021. Т. 4. № 34. С. 543–554.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Программная архитектура основного контура управления роботом

Скачать (163KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Программная архитектура речевого интерфейса

Скачать (134KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Семантическая сеть RDF-представления разбора фразы «поезжай к дому слева от леса»

Скачать (111KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Примеры систем, использующих речевой интерфейс робота: удаленно управляемая платформа в виртуальном окружении (слева), роботизированная инвалидная коляска (справа)

Скачать (144KB)
Метаданные

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».