Situated Spoken Dialogue with Robots Using Active Learning
Situated Spoken Dialogue with Robots Using Active Learning
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使用主动学习与机器人进行情景口语对话
DOI：
10.1163/016918611x595044
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Satoshi Nakamura
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
K. Sugiura;N. Iwahashi;H. Kawai;Satoshi Nakamura
在人机对话中，机器人可能会误解来自用户的模糊命令，例如“将杯子放下（放在桌子上）”，从而有发生事故的风险。虽然在执行任何动作之前询问确认问题将降低此类失败的风险，但如果在琐碎的情况下不使用确认问题，用户会发现更方便。本文提出了一种方法来估计歧义的命令，通过引入一个主动学习计划与贝叶斯逻辑回归的人机对话。我们进行物理实验，其中用户和基于操纵器的机器人使用口头语言来操纵对象进行通信。
In a human–robot spoken dialogue, the robot may misunderstand an ambiguous command from the user, such as 'Place the cup down (on the table)', thus running the risk of an accident. Although asking confirmation questions before the execution of any motion will decrease the risk of such failure, the user will find it more convenient if confirmation questions are not used in trivial situations. This paper proposes a method for estimating ambiguity in commands by introducing an active learning scheme with Bayesian logistic regression to human–robot spoken dialogue. We conduct physical experiments in which a user and a manipulator-based robot communicate using spoken language to manipulate objects.
学习用于人机交流的对象操作动词
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
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作者：
Nishimoto;S.;Nishida;E.;Komei Sugiura and Naoto Iwahashi
通讯作者：
Komei Sugiura and Naoto Iwahashi
基于置信网络的机器人口语对话系统中对象指称消歧
DOI：
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发表时间：
2002
期刊：
Proceedings of 2002 International Conference on Spoken Language Processing (ICSLP-2002)
影响因子：
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作者：
Yamakata;Y.;Kawahara;T.;Okuno;H.G
通讯作者：
H.G