När robotar blir mer allestädes närvarande och kapabla blir det allt viktigare för otränade användare att enkelt interagera med dem. På senare tid har detta lett till studier av problemet med språkgrunden, där målet är att ta fram framställningar av betydelsen av naturligt språk som är knutet till den fysiska världen. Vi presenterar en strategi för gemensamt lärande av språk- och perceptionsmodeller för grundad attributinduktion. Uppfattningsmodellen omfattar klassificeringar för fysiska egenskaper och en språkmodell baserad på en probabilistisk kategoriserad grammatik som möjliggör konstruktion av representationer för kompositionsbetydelse. Vi utvärderar uppgiften att tolka meningar som beskriver uppsättningar av objekt i en fysisk arbetsyta, och visar korrekt uppgiftsprestanda och effektiv latent-variabel konceptinduktion i fysiska jordade scener.
Matuszek m.fl. REF lär sig gemensamt språk- och perceptionsmodeller för grundad attributinduktion.
A Joint Model of Language and Perception for Grounded Attribute Learning
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}