論文の概要: SCOUT: A Situated and Multi-Modal Human-Robot Dialogue Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12844v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 20:18:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:03.697845
• Title: SCOUT: A Situated and Multi-Modal Human-Robot Dialogue Corpus
• Title（参考訳）: SCOUT: マルチモーダルな人間-ロボット対話コーパス
• Authors: Stephanie M. Lukin, Claire Bonial, Matthew Marge, Taylor Hudson, Cory J. Hayes, Kimberly A. Pollard, Anthony Baker, Ashley N. Foots, Ron Artstein, Felix Gervits, Mitchell Abrams, Cassidy Henry, Lucia Donatelli, Anton Leuski, Susan G. Hill, David Traum, Clare R. Voss,
• Abstract要約: SCOUT(Situated Corpus of Understanding Transactions)を紹介する。 これは、協調探索のタスク領域における人間とロボットの対話の集合である。 SCOUTは、89,056発の発声と、278発の対話から310,095発の発声を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.063252743855561
• License:
• Abstract: We introduce the Situated Corpus Of Understanding Transactions (SCOUT), a multi-modal collection of human-robot dialogue in the task domain of collaborative exploration. The corpus was constructed from multiple Wizard-of-Oz experiments where human participants gave verbal instructions to a remotely-located robot to move and gather information about its surroundings. SCOUT contains 89,056 utterances and 310,095 words from 278 dialogues averaging 320 utterances per dialogue. The dialogues are aligned with the multi-modal data streams available during the experiments: 5,785 images and 30 maps. The corpus has been annotated with Abstract Meaning Representation and Dialogue-AMR to identify the speaker's intent and meaning within an utterance, and with Transactional Units and Relations to track relationships between utterances to reveal patterns of the Dialogue Structure. We describe how the corpus and its annotations have been used to develop autonomous human-robot systems and enable research in open questions of how humans speak to robots. We release this corpus to accelerate progress in autonomous, situated, human-robot dialogue, especially in the context of navigation tasks where details about the environment need to be discovered.
• Abstract（参考訳）: 我々は,協調探索のタスク領域において,人間-ロボット対話のマルチモーダルコレクションであるSituated Corpus Of Understanding Transactions (SCOUT)を紹介した。 コーパスは複数のWizard-of-Oz実験から作られ、人間の被験者が遠隔地にいるロボットに言葉で指示して周囲に関する情報を収集した。 SCOUTは、89,056発の発声と、278発の対話から310,095発の発声を含む。 対話は5,785のイメージと30のマップで利用可能なマルチモーダルデータストリームと一致している。 コーパスには、発話中の話者の意図と意味を特定するための抽象的意味表現と対話的AMRと、対話構造のパターンを明らかにするために発話間の関係を追跡するトランザクショナル・ユニットとリレーションが添付されている。 我々は、このコーパスとそのアノテーションが自律ロボットシステムの開発にどのように使われてきたのかを説明し、人間がロボットとどのように話すかについてのオープンな質問での研究を可能にする。 我々はこのコーパスをリリースし、自律的、位置的、人間とロボットの対話の進行を加速させ、特に環境の詳細を見つける必要があるナビゲーションタスクのコンテキストにおいて、そのコーパスをリリースする。

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