發(fā)布時間：2020-10-17 00:05

　　 家庭服務具備復雜性和多樣性,可以看作是簡單動作的邏輯組合,在子任務相互協(xié)作下最終滿足人們的服務需求。機器人在執(zhí)行家庭服務的過程中,需要在考慮自身環(huán)境的同時具備相應的服務執(zhí)行概念,即執(zhí)行服務所需的知識。傳統(tǒng)的服務知識主要指在研究者的監(jiān)督下面向服務整體構(gòu)建的知識,通過設計相應的服務規(guī)則實現(xiàn)對子任務間邏輯關系的規(guī)劃,并最終形成滿足人們需求的服務知識。基于該類方法的知識構(gòu)建需要消耗大量人力資源,并且構(gòu)建的知識只能針對特定服務場景,不具備普適性。網(wǎng)絡上存儲的家庭服務相關的自然語言信息具備完成服務所需的服務要素(如服務工具,執(zhí)行動作,子任務之間的邏輯關系等),能夠為機器人執(zhí)行服務提供策略性指導。因此,研究機器人如何通過學習和理解服務相關自然語言并將其轉(zhuǎn)化為服務知識有利于提高機器人的服務技能與智能水平,具備重要意義。本文針對復雜的家庭環(huán)境,深入研究面向家庭服務的自然語言理解與知識構(gòu)建的方法,分別從信息表達,策略生成,服務要素提取,以及知識構(gòu)建四個方面展開。論文主要工作如下:1.針對家庭服務領域的自然語言信息表達,提出一種以服務工具信息為引導的、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的文本表示模型,一方面提高該領域信息表達的準確性,另一方面通過引入工具信息增加文本表示模型對服務相關詞匯的重視程度。首先,構(gòu)建基于端到端神經(jīng)網(wǎng)絡模型的工具認知層,根據(jù)服務需求生成對應的服務工具信息。其次,在詞向量訓練階段引入工具信息,強調(diào)服務工具詞匯的重要性。最后,在文本向量訓練階段,構(gòu)建基于服務工具信息的注意力機制,將服務工具信息關聯(lián)到句向量表達中,并基于句向量完成家庭服務領域的文本表示。2.規(guī)范的服務策略能夠為機器人執(zhí)行家庭服務提供指導信息。針對有效策略信息的生成,提出以服務工具信息和詞匯關聯(lián)度引導的、基于強化學習的服務策略生成方法。在策略輸出的準確性方面,我們構(gòu)建基于服務工具信息的激勵函數(shù),引導模型生成有效的服務策略信息。在策略輸出的穩(wěn)定性方面,我們通過引入詞匯關聯(lián)度提高模型策略輸出的穩(wěn)定性。針對家庭服務領域訓練數(shù)據(jù)稀缺問題,提出基于一種基于對抗學習的策略生成方法。利用生成式對抗網(wǎng)絡模擬策略信息的真實分布,生成具備參考價值的服務策略。3.圍繞策略信息中服務要素的提取,提出一種基于強化學習的動作序列生成方法,實現(xiàn)由策略信息向動作序列的轉(zhuǎn)化。動作序列中包含服務要素信息,有利于后續(xù)服務知識的自主生成。首先,利用語義解析技術獲取策略信息包含的服務要素。其次,提出一種基于物品狀態(tài)的服務評判方法,評估動作序列的有效性。之后,構(gòu)建家庭服務仿真平臺,模擬機器人的服務執(zhí)行過程。最后,以仿真平臺為交互環(huán)境,結(jié)合服務評判方法實現(xiàn)基于強化學習的動作序列生成。4.針對服務知識構(gòu)建,提出一種層次化物品知識庫的構(gòu)建方法,賦予動作序列對應的物品操作知識,并最終形成服務知識。針對服務知識的量化修正,提出一種基于用戶評價的服務知識修正方法,通過學習用戶評價信息,完成對相關服務動作的調(diào)節(jié),并最終實現(xiàn)對服務效果的量化調(diào)整。首先,基于服務知識完成對用戶評價信息的擴展,提高修正模型的推理能力。其次,利用語義網(wǎng)絡規(guī)則語言設計服務修正規(guī)則,實現(xiàn)由規(guī)則條件到規(guī)則結(jié)論的映射過程。最后,構(gòu)建基于注意力機制的知識修正模型完成基于用戶評價信息的服務知識量化修正。
【學位單位】：山東大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP242;TP391.1
【部分圖文】：

利用強化學習方法引導修正模型對擴充后的輸入信息進行選擇性提取，并最終根??據(jù)提取信息選擇對應的規(guī)則條件，實現(xiàn)基于用戶評價服務知識量化修正。??研究內(nèi)容各部分之間的關系如圖１－１所示。通過研究面向家庭服務的自然語??言信息表達，能夠作為基礎為服務策略生成以及服務知識修正提供信息表達方式。??利用信息表達方法中涉及的工具認知層和詞向量句向量表示，可以構(gòu)建面向服務??任務執(zhí)行的問答系統(tǒng)，根據(jù)服務請求產(chǎn)生規(guī)范的服務策略信息，該信息包含服務??執(zhí)行需要的內(nèi)容（如服務工具、執(zhí)行動作、執(zhí)行邏輯等）。針對機器人應用，將??服務策略信息轉(zhuǎn)化為面向服務操作的動作序列，從而實現(xiàn)由文本層面向操作層面??的轉(zhuǎn)化。之后，結(jié)合層次化物品知識庫、物品狀態(tài)信息與生成的動作序列共同構(gòu)??成服務知識。另外，服務知識中包含的物品狀態(tài)、操作動作等信息也可擴充用戶??對服務執(zhí)行結(jié)果的評價信息

ｌｅｆｔ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｐｌａｔｅ，?ｏｒ?ｏｎ?ｔｈｅ?ｍｉｄｄｌｅ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｐｌａｔｅ．??（ｂ）?ｗｉｋｉＡｎｓｗｅｒ?中的數(shù)據(jù)??圖２－９?ｗｉｋｉＨｏｗ和ｗｉｋｉＡｎｓｗｅｒ中的信息對比??３１??

其中的工具名稱按照特定的順序進行排列。本章節(jié)涉及的工具名稱主要指??與執(zhí)行家庭服務相關的物體，不限于工具。工具次序為工具名稱在家庭服務相關??文本中第一次出現(xiàn)的順序。如圖３－３所示，服務請求“Ｈｏｗ?ｔｏ?ｃｏｏｋ?ｃｏｆｆｅｅ”對??應的工具信息可以表示為“（ｗａｔｅｒ，?ｃｏｆｆｅｅ?ｍａｋｅｒ，?ｔｅａｂａｇ，?ｃｕｐ）”。服務工具按照它們??在文本中第一次出現(xiàn)的順序進行排列，我們相信工具次序可以在某種層度上反映??出家庭服務中子任務的執(zhí)行順序。通過將問題向量與代表工具信息的特征向量進??行串聯(lián)，我們實現(xiàn)了問題表達的擴展。??（２）答案生成層??答案生成層是一個編碼器－解碼器結(jié)構(gòu)的模型，能夠根據(jù)擴展后的問題向量??產(chǎn)生對應的服務策略。利用編碼器－解碼器結(jié)構(gòu)，問答系統(tǒng)可以學習在連續(xù)空間??中的句子表達，并保存句子的語義信息。編碼器能夠?qū)⒁粋�維度不固定的序列映??射成一個固定維度的向量，而解碼器能將編碼器傳遞的向量映射回一個可變維度??的向量［１２９］。在本章節(jié)
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本文編號：2843973