面向机器人问路导航的路径自然语言处理方法研究

摘要

移动机器人的核心技术之一是导航技术，通过自然语言进行机器人问路导航是实现机器人导航任务的理想方法之一。为了实现使用自然语言控制机器人完成自主导航任务，本文提出了一种基于语义角色标注(SRL)的语义提取方法，用于提高机器人对路径自然语言理解的准确率。
　　首先，收集了一个非受限的路径自然语言语料库，在深入研究路径自然语言语料库的基础上，提出了8个包含关键导航信息的语块。使用定义的8个语块对原始语料库进行手动标注得到语块分析语料库，并在此基础上手动标注得到基于语块分析的语义角色标注语料库。根据得到的语料库使用条件随机场进行语块分析和基于语块分析的语义角色标注。
　　其次，对原始语料库进行手动标注得到依存句法分析语料库，并在此基础上手动标注得到基于依存句法分析的语义角色标注语料库。根据得到的语料库使用条件随机场进行依存句法分析和基于依存句法分析的语义角色标注。接着，结合语块分析和依存句法分析，提出了一种基于语块分析和依存句法分析的语义角色标注方法，实验结果得到的准确率、召回率、F1-值分别达到了98.22%、98.48%和98.35%
　　再次，在得到语义角色标注结果的基础上，本文提出了一种基于语义角色标注的路径导航信息提取方法。将一条完整的路径划分为若干个路径单元，根据每个词的词性、语块标注结果、依存句法标注结果和语义角色标注结果确定关键的路径信息，最终得到完整的虚拟导航路径。
　　最后，在本文提出的路径自然语言处理方法的基础上使用Nao机器人进行机器人问路导航实验，实验结果表明，本文提出的方法能够实现利用自然语言控制机器人完成问路导航任务。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的主要研究内容

1.4 论文主要工作和章节安排

第2章 路径自然语言语料收集和预处理

2.1 引言

2.2 路径自然语言处理流程

2.3 路径自然语言语料收集

2.4 路径自然语言语料分词和词性标注

2.5 条件随机场（CRF）

2.6 路径自然语言的句法分析

2.7 依存句法分析

2.8 本章小结

第3章 路径自然语言的语义角色标注

3.1 引言

3.2 语义角色分类

3.3 基于语块分析的语义角色标注

3.4 基于依存句法分析的语义角色标注

3.5 基于语块分析和依存句法分析的语义角色标注

3.6 本章小结

第4章 生成虚拟导航路径

4.1 引言

4.2 语义提取

4.3 路径单元提取

4.4 虚拟导航路径生成

4.5 本章小结

第5章 实验结果与分析

5.1 引言

5.2 句法分析结果

5.3 语义角色标注结果

5.4 机器人实际导航实验

5.5 本章小结

第6章 总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果

致谢