Abstract-Vårt mål är att utveckla modeller som gör det möjligt för en robot att förstå instruktioner i naturligt språk i samband med sin världsrepresentation. Samtida modeller lär sig möjliga korrespondenser mellan tolkningsinstruktioner och kandidatbakgrunder som inkluderar objekt, regioner och rörelsebegränsningar. Dessa modeller kan dock inte resonera om abstrakta begrepp som uttrycks i en instruktion som "plocka upp mittblocket i raden av fem block". I detta arbete introducerar vi en probabilistisk modell som innefattar ett uttrycksfullt utrymme av abstrakta rumsliga begrepp samt föreställningar om kardinalitet och ordinalitet. Grafen är strukturerad enligt språkets parsestruktur och introducerar en faktorisering över abstrakta begrepp korrelerade med konkreta beståndsdelar. Slutsatser i modellen framställs som ett ungefärligt sökförfarande som utnyttjar uppdelningen av det gemensamma i termer av konkreta och abstrakta faktorer. Algoritmen uppskattar först en uppsättning troliga konkreta komponenter som begränsar sökproceduren till ett reducerat utrymme av abstrakta begrepp, beskära bort osannolika delar av det exponentiellt stora sökutrymmet. Empirisk utvärdering visar korrekt grundläggning av abstrakta begrepp inbäddade i komplexa instruktioner i naturligt språk som styr en robotmanipulator. Den föreslagna slutledningsmetoden leder till betydande effektivitetsvinster jämfört med utgångsvärdet, med minsta möjliga avvägning av noggrannheten.
Paul och Al. REF beskriver en metod som delar upp den gemensamma fördelningen i konkreta och abstrakta faktorer.
Efficient Grounding of Abstract Spatial Concepts for Natural Language Interaction with Robot Manipulators.
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}