論文の概要: Knowledge Triggering, Extraction and Storage via Human-Robot Verbal Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11170v1
• Date: Thu, 22 Apr 2021 16:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 15:36:17.727889
• Title: Knowledge Triggering, Extraction and Storage via Human-Robot Verbal Interaction
• Title（参考訳）: 人間とロボットの対話による知識の収集・抽出・保存
• Authors: Lucrezia Grassi, Carmine Tommaso Recchiuto, Antonio Sgorbissa
• Abstract要約: 本稿では,人工会話エージェントの知識ベースをランタイムに拡張する新しいアプローチについて述べる。 ユーザの文章から自動的に知識を抽出する手法と,新たに獲得した概念を知識ベースに挿入する4つの手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article describes a novel approach to expand in run-time the knowledge base of an Artificial Conversational Agent. A technique for automatic knowledge extraction from the user's sentence and four methods to insert the new acquired concepts in the knowledge base have been developed and integrated into a system that has already been tested for knowledge-based conversation between a social humanoid robot and residents of care homes. The run-time addition of new knowledge allows overcoming some limitations that affect most robots and chatbots: the incapability of engaging the user for a long time due to the restricted number of conversation topics. The insertion in the knowledge base of new concepts recognized in the user's sentence is expected to result in a wider range of topics that can be covered during an interaction, making the conversation less repetitive. Two experiments are presented to assess the performance of the knowledge extraction technique, and the efficiency of the developed insertion methods when adding several concepts in the Ontology.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人工会話エージェントの知識ベースをランタイムに拡張する新しいアプローチについて述べる。 ソーシャルヒューマノイドロボットと介護施設の住民との知識に基づく会話のために,ユーザの文章から自動的な知識抽出技術と,獲得した概念を知識ベースに挿入する4つの手法が開発され,すでにテスト済みのシステムに統合されている。 新しい知識をリアルタイムで追加することで、ほとんどのロボットやチャットボットに影響を与えるいくつかの制限を克服することができる。 ユーザの文で認識された新しい概念の知識ベースへの挿入は、対話中にカバーできる幅広いトピックを生み出すことが期待され、会話の反復性が低下する。 オントロジーにいくつかの概念を加える際に, 知識抽出手法の性能と, 提案した挿入手法の効率を評価するために, 2つの実験を行った。

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