Vi föreslår en end-to-end djupinlärning modell för att översätta fri-form naturliga språk instruktioner till en hög nivå plan för beteende robot navigering. Den föreslagna modellen använder uppmärksamhetsmekanismer för att koppla information från bruksanvisningar till en topologisk representation av miljön. För att utvärdera denna modell samlade vi in en ny datauppsättning för översättningsproblem som innehöll 11.051 par användarinstruktioner och navigationsplaner. Våra resultat visar att den föreslagna modellen överträffar utgångsläget för den nya datauppsättningen. Sammantaget tyder vårt arbete på att en topologisk karta över miljön kan fungera som en relevant kunskapsbas för att översätta instruktioner i naturligt språk till en sekvens av navigeringsbeteenden.
Det har också visats att topologisk syn på miljön hjälper till att översätta naturligt språk till åtgärder för navigering beteenden REF.
Translating Navigation Instructions in Natural Language to a High-Level Plan for Behavioral Robot Navigation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}