淺析一種面向室內智能機器人導航的路徑自然語言處理方法

次曲

摘要：為了讓機器人通過自然語言的輔導來實現導航的作用，文章提出了一種通過日常生活中對描述路徑的自然語言方法，直接繪制出機器人的運行路徑，為了增強機器人對自然語言的讀取理解，所以組塊分析的方法應作為首選，第一步要深入詳細的收集關于路徑描述的自然語言資料數據庫，對于語義和句法的對應關系要詳細總結，其次設計一個層層相扣條件的隨機場，通過組塊分析的方法，先對名詞短語組塊進行提取，然后提取語義組塊，在此基礎之上，逐個建立路徑單元，最后組成一個完整的路徑信息，引入名詞的實體關系推理方法，用來解決對名詞短語的解析問題，用最后完整合理的自言語言處理各個環節的實驗結果，并結合具體的語句展示機器人導航的映射過程，對機器人通過語句展現出來的活動過程進行分析反饋，對人機交互體驗方面以及機器的和諧導航都有重要的意義。

關鍵詞：自然語言處理；機器人導航；層扣條件隨機場

在科技迅速發展的時代，人們越來越注重與科技產品的交互體驗感受，在一些高端的科技公司如美國的蘋果公司，在其推出的產品之中運用了Siri系統，就是所謂的語音智能功能，有它的幫助，人們僅用生活中的語言就能控制手機完成很多事情，給人們的日常生活帶來了很多方便，這個系統也很好的體現了人機交互這一概念，如果在機器人的研制當中也可以運用自然語言對其進行控制、指導命令，對實現機器人完美融入走進人們的日常生活有積極的意義，讓科技走進平常生活，提升人們的生活品質。

一、自言語言句法和句義的對應關系

語料的句法結構分析：

關于語料的收集可以通過尋找志愿者填寫調查問卷的形式收集語句， 在進行語句收集的過程之中， 調查人員給出情景環境， 讓志愿者進行模仿生活中真實的環境進行語句采集， 在保證一定的真實生活習慣的情況下，總體來說，收集到都是比較簡單的語句語法，語料中關鍵詞表現突出，能很直白的得到方向、路標等信息。 但對于標志物的細節描述確是很少。以下是典型的句子：

1） “向前，走到路口，右轉，直行，到達電腦旁邊”；

2） “直行到凳子前， 右轉 90 度， 走過 正方形柜子，向右斜前方向走到鋼琴與寫字桌之間， 左轉， 并越過寫字桌再左轉， 從中間空地直接走向盆景柜”；

3） “向右后拐繞過 L 型柜子，向前再繞過寫字桌， 向右前進到電視機”

對這些語句所表現出的關鍵有用信息進行了分析， 分析的內容主要包括： 運動的方向、運動形式、方位及路標等。 并將與有效信息相關的短語單獨列出進行了語法分析，尋找自然語言描述路徑的規律。例子如下：

1）“到達柜子后方”；

2）“停在電視機的右邊”；

3）“到達書桌后面”。

用上下文無關語法可表示為 （其中 S 表示句子， PP 為介詞短語， NP 為名詞短語， VP 為動詞短語， MP 為數量詞短語， v 為動詞，n 為名詞， f 為方位詞，m 表示數詞 ，pf 為介詞， q 表示量詞， udel 表示 “的”， 下文采用同樣的表示

1）S → VP

VP → v NP n → 柜子 — 后方

NP → n n v → 停在

2）S → VP

VP → v NP

NP → NP udel NP

NP → NP n

NP → n

n → 停在 — 電視機 — 后方

v → 到達

3）S → PP f → 后

PP → pf NP pf → 停在

NP → n f n → 書桌

在語料庫中可以發現很多像上面這三個例子一樣的句子，這些句子都有一個共同的特點，那就是參考物體的信息在這些語法短句中都能直白的體現出來，這對于機器人導航目標的實現，所產生的作用是巨大的，因為這些語句的總結收集，人們才能從眾多自然狀態下的語言之中尋找規律，編寫有效的運行程序，加強機器人對生活中自然語言的理解，從而實現機器人的導航，讓科技走進人們的生活，加快機器人工智能融入人類生活的步伐。

二、語義和句法結構的關系

由于自然語言具有隨意性，一般來說其二者之間沒有必然的聯系性，在通過日常生活中，對于自然語言短句我們則可以在短句中分析找到相同之處例如：“柜子后方”、“停在電視機的右方” 和 “書桌后方”， 這些名詞短語的前方都有一些表達物體狀態的前綴，因此通過這些短語就能清晰的發現句法和句意之間的聯系，也就是擁有此類型結構的語句，都能從句子中獲得物體的運動狀態，運動的目的地，對于實現室內機器人的導航目標有重要的意義。

三、層扣條件隨機場

名詞短語的復雜與否影響著正確率， 當名詞短語比較簡單時，正確率在范圍之內； 如果當名詞短語復雜繁多時，正確率就會下降。 因此就引入一個多層次的CRF 來處理這類層扣的問題. 如圖 片所示， 在本文所用的模型工分為了三層： 底層、中層和高層，這三種模型獨立處理分析自言語言的指示，因為層層的相扣識別，所以能準確的判斷出語義，模型的應用提升了機器人的智能程度，高層模型圖 模型的輸入變量聯系著底層的識別結果， 高層條件隨機場模型在處理復雜語句時有更準確的判斷，整體相互層扣，可以更加縝密的識別處理。

四、總結

當前擺在面前的問題是建立大型的代表性強的語料庫，需要相關人員時間精力的巨大投入，如果能合理的解決這個問題，那么機器人導航的時代將會很快到來，對于這一技術人們需要更長時間的打磨成長，其中的規律還需要人們去長時間的積累探尋，只有一步一步做好基礎，才能實現目標，關于本文給出的實驗結果客觀地講本文方法還不是很完善，但科技對于人民生活的改變是日新月異的，日后機器人一定能更好地融入人民的生活，為人民帶來全新的生活體驗，讓生活越來越美好。

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