Building a web of concepts on a humanoid robot
İnsansı robotta kavram ağı oluşumu
- Tez No: 368862
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SİNAN KALKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilişsel öğrenme, Kavramsallaştırma, Cognitive learning, Conceptualization
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, insansı robot ve insan arasında daha etkili bir iletişim sağlamak için isim, sıfat ve fiilleri tahmin etmede kullanılacak bir yaklaşım önerilmiştir. Yaklaşımımızın hedef aldığı üç önemli nokta bulunmaktadır: Bunlardan ilki, dildeki kelimelerin doğru tahmin edilmesidir. Robotik çalışmaların çoğu, sadece algısal bilgiyi kullanarak dildeki kelimeleri tahmin etmektedir, ancak algısal özellikler kullanılarak yapılan tahminler, sensör bilgisindeki gürültü ve belirsizlikler nedeniyle doğru değildir. İkinci nokta ise kelimelerin anlamlarıdır. Var olan çalışmalarda, çoğunlukla kelimeleri tahmin etmek için ayrımsal yöntemler kullanılmıştır. Fakat, belli bir ismin neyi ifade ettiğinden, literatürde yeteri kadar bahsedilmemiştir. Üçüncü nokta ise, dildeki farklı kelimelerin arasındaki ilişkinin gösterilişidir. İnsan beyninde bir kelime söylendiği zaman sadece o kelimenin anlamı değil, aynı zamanda alakalı kelimeler ve anlamlarının da aktif olduğu bilinmektedir. Ancak, bu duruma robot literatüründe değinilmemiştir. Bu tezde, ilk olarak dildeki kelimeleri kavramsallaştırılıp, devamında robotun hareketlerinden kavram ağı oluşturulmaktadır. Bu ağ, kelimelerin eş-oluş bilgilerinin, Raslantısal Markov Alanı (Markov Random Field) ile modellenmesi ve bu tarzda çalışmalarda yaygın olarak kullanılan, Döngüsel Fikir Aktarımı (Loopy Belief Propagation) kullanılarak öğretilmesi ile geliştirilmiştir. Bu tez, kavram ağının yukarıda bahsedilen eksikliklerini belli bir ölçüde giderdiğini, iCub isimli insansı robot üzerinde göstermektedir: Ağ, kelime kategori tahminlerini geliştirmekte, kavram kelimelerinin anlamlarını göstermekte ve kelimelerin anlamları arasındaki bağlantıyı ifade etmektedir. Tüm bunlar, içeriksel anlamlandırma, dili anlama gibi konuları içeren yüksek seviyeli bilişsel konularda kullanılabilecek olan insansı robottaki anlamsal ağın temellendirilmiş gösterimini sunan bu tezi önemli bir aşama yapmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an effective approach for predicting nouns, adjectives and verbs is introduced for more effective communication between a humanoid robot and a human actor. There are three important challenges addressed by our approach: The first one is the accurate prediction of words in language. Most of the existing robotics studies predict words in language using perceptual information only. However, due to noise and ambiguity in low-level sensory information, prediction using perceptual information is often incorrect. The second challenge is the meaning of the words. The existing studies mostly use discriminative methods to predict words, yet the underlying semantics of what, e.g., a certain noun represents, is not adequately addressed in the literature. The third challenge is representation of the relations between the different words in language. It is known that humans activate in their brains not only the meaning of the word when that word is uttered but also the related words and their meaning. However, this challenge has not been addressed in the robotics literature. In this thesis, the words in language are first conceptualized and gradually, a web of concepts is built from the interactions of the robot. The web is built using the co-occurrence information of words, modeled as a Markov Random Field and trained using Loopy Belief Propagation, a widely-used method for such tasks. The thesis shows on iCub, a humanoid robot, that such a web of concepts addresses to a certain extent all the challenges discussed above: the web improves prediction of word categories; it represents the meaning of words in concepts, and it represents the relations between the words and their meaning. As such, this thesis makes a first important step towards grounded representation of a semantic network on a humanoid robot, which can be used for several high-level cognitive tasks, such as contextual reasoning, planning, language understanding, etc.
Benzer Tezler
- A Virtual building center model to support procurement of building materials and services in Turkish contruction industry
Türk inşaat sektöründe yapı malzemelerinin teminin ve servislerinin desteklenmesi amacıyla önerilen sanal yapı merkezi modeli
METE SEV
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Mimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiYapı Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Web tabanlı yüksek lisans eğitimi: Hacettepe Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi için bir platform önerisi
The Web based graduate education: A proposed application platform for department of information
LEVENT ERTÜRK
- Doğal afetler ekonomisi perspektifinde afetlerin ekonomik etkileri: Denizli bakır firmaları üzerine bir inceleme
Economic effects of disasters in the perspective of natural disaster economy: A study on Denizli copper companies
HAMZA KOCATEPE
- Yükseköğretime erişen Suriyeli genç kadınların ilişkisel güçlenme deneyimleri üzerine nitel bir araştırma
A qualitative study on the relational empowerment experiences of young Syrian women in higher education
GÖKÇE CEYLAN
- Architecture and circular economy: Developing a building-scale circularity indicator
Mimarlık ve döngüsel ekonomi: Bina ölçeğinde döngüsellik indikatörü geliştirilmesi
BURCU KISMET
