Abstract-Mobile robotar som interagerar med människor på ett intuitivt sätt måste kunna följa anvisningar som tillhandahålls av människor i otyglade naturliga språk. I detta arbete undersöker vi hur statistiska maskinöversättningstekniker kan användas för att överbrygga klyftan mellan instruktioner i naturligt språk och en karta över en miljö byggd av en robot. Vår strategi använder träningsdata för att lära sig översätta från instruktioner i naturligt språk till en automatiskt märkt karta. Översättningsprocessens komplexitet kontrolleras genom att man utnyttjar de fysiska begränsningar som kartan medför. Som ett resultat av detta kan vår teknik effektivt hantera osäkerhet vid både kartmärkning och tolkning. Våra experiment visar den lovande förmåga som uppnås genom vårt tillvägagångssätt.
Matuszek m.fl. REF använde en statistisk maskinöversättningsmodell som omvandlar instruktioner i naturligt språk till en automatiskt märkt karta, som sedan används för navigering.
Following directions using statistical machine translation
{'venue': '2010 5th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI)', 'journal': '2010 5th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}