检索结果-南通市图书馆

中国科学基金 2015年第4期29卷 256-261页

作者：方滨兴刘克吴曼青贾焰陈熙霖孟庆峰赵瑞珍张兆田秦玉文北京邮电大学北京100876 国家自然科学基金委员会北京100085 中电集团38所合肥230088 国防科技大学长沙410073 中科院计算所北京100190

本文基于"网络空间智慧搜索基础研究"双清论坛,介绍了网络空间搜索面临的问题和挑战,分析了大搜索的内涵及其特点,阐述了网络空间大搜索的科学问题和研究内容,讨论了大搜索研究的预期目标和成果,并对网络空间大搜索的研究前景进行了展望。

关键词：网络空间搜索大搜索技术意图理解意图匹配智慧解答

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利用拼音特征的深度学习文本分类模型

高技术通讯 2017年第7期27卷 596-603页

作者：赵博轩房宁赵群飞张朋柱上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240 上海交通大学人文学院上海200030 上海交通大学安泰经济与管理学院上海200030

针对人-机器人语音交互中经过语音识别的文本指令,提出了一种利用汉语拼音中声韵母作为特征的深度学习文本分类模型。首先,以无人驾驶车语音导航控制为人机交互的应用背景,分析其文本指令结构并分别构建单一意图与复杂意图语料库;其次,... 详细信息

针对人-机器人语音交互中经过语音识别的文本指令,提出了一种利用汉语拼音中声韵母作为特征的深度学习文本分类模型。首先,以无人驾驶车语音导航控制为人机交互的应用背景,分析其文本指令结构并分别构建单一意图与复杂意图语料库;其次,在以字符作为文本分类特征的基础上,结合汉语拼音与英文单词的区别,提出了一种利用拼音声韵母字符作为中文文本分类的特征表示方法;然后,用门控递归单元(GRU)代替传统递归神经网络单元以解决其难以捕获长时间维度特征的不足,为提取信息的高阶特征、缩短特征序列长度并加快模型收敛速度,建立了一种结合卷积神经网络及GRU递归神经网络的深度学习文本分类模型。最后,为验证模型在处理长、短序列任务上的表现,在上述两个语料库上对提出的模型分别进行十折交叉测试,并与其他分类方法进行比较与分析,结果表明该模型显著地提高了分类准确率。

关键词：文本分类意图理解声韵母特征门控递归单元(GRU)

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意图知识图谱的构建与应用

大数据 2020年第2期6卷 57-68页

作者：陈成陈跃国刘宸吕晓彤杜小勇中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室北京100872 中国人民大学信息学院北京100872 中国人民大学统计学院北京100872

政府治理的效果评估是一个难题。没有很好的评估方法和评估体系,政府治理的效果就不能得到很好的保障。提出从自然语言问答的角度理解网民在政府治理话题中的意图,并通过构建意图知识图谱,关联语义等价的问题和意图。不同意图又通过实... 详细信息

政府治理的效果评估是一个难题。没有很好的评估方法和评估体系,政府治理的效果就不能得到很好的保障。提出从自然语言问答的角度理解网民在政府治理话题中的意图,并通过构建意图知识图谱,关联语义等价的问题和意图。不同意图又通过实体的相互关联,支持意图的关联和对比。给出了意图知识图谱的定义、构建框架和政府治理场景的使用范例,展示了意图知识图谱是解决政府治理的效果评估问题的一种有效方法。在政府治理的场景中,利用意图知识图谱可以分析对比同一治理话题下不同治理主体之间的意图场,从而深入剖析特定治理主体在特定治理话题下的效果,并发现治理中存在的问题。

关键词：意图理解知识图谱自然语言问答实体识别

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情投意合:人际关系的儒家境界

南京师大学报（社会科学版） 2018年第4期 83-91页

作者：孙俊才曲阜师范大学教育学院

从儒家文化来看,"情境中的角色"与"关系中的个人"动态地定义着人与人之间的创造性互动,情投意合不仅保障人际之间互动效率的最大化,而且同步产生心灵愉悦,从而促进社会心智的持续发展,保障繁荣社群的生生不息。本文围绕情意的神经结构... 详细信息

从儒家文化来看,"情境中的角色"与"关系中的个人"动态地定义着人与人之间的创造性互动,情投意合不仅保障人际之间互动效率的最大化,而且同步产生心灵愉悦,从而促进社会心智的持续发展,保障繁荣社群的生生不息。本文围绕情意的神经结构、加工特点,具体分析了情意契合的可能性及保障机制,论证了经由情投意合而通达的共享心灵与共同创造在人类关系性存在中的重要意义。

关键词：关系存在同情共感意图理解共同创造社会心智

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镜像神经元:从个体认知到社会行为

华东师范大学学报（教育科学版） 2009年第1期27卷 51-55,96页

作者：陈巍丁峻杭州师范大学心理学系杭州310018

近十年来,一项被誉为可与DNA相媲美的神经科学新发现——镜像神经元(mirrorneuron)逐渐成为未来神经科学、认知科学、心理学界的"研究宠儿",众多研究发现镜像神经元系统是人类社会认知的重要神经机制。该系统与人类的动作识别、意图理... 详细信息

近十年来,一项被誉为可与DNA相媲美的神经科学新发现——镜像神经元(mirrorneuron)逐渐成为未来神经科学、认知科学、心理学界的"研究宠儿",众多研究发现镜像神经元系统是人类社会认知的重要神经机制。该系统与人类的动作识别、意图理解、语言进化、共情等心理活动密切相关。文章介绍了该系统在个体认知和社会行为过程中的作用与意义,并对当前研究中所遗留的问题和未来研究方向作了反思与展望。

关键词：镜像神经元动作识别意图理解语言进化共情

孤独症个体的谎言理解及其与对自我/他人错误信念理解的关系

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心理发展与教育 2014年第2期30卷 113-120页

作者：古丽努尔.阿扎提苏彦捷于文北京大学心理学系北京100871 北京市海淀培智中心学校北京100089

选取言语智力匹配的孤独症个体(19名)、典型发展个体(20名)、智力迟滞个体(19名)为被试,动画呈现以言语和非言语信息为线索的两个谎言情景,考察了孤独症个体谎言理解中的谎言行为判断、真假信息辨别、谎言意图理解及其与自我/他人错误... 详细信息

选取言语智力匹配的孤独症个体(19名)、典型发展个体(20名)、智力迟滞个体(19名)为被试,动画呈现以言语和非言语信息为线索的两个谎言情景,考察了孤独症个体谎言理解中的谎言行为判断、真假信息辨别、谎言意图理解及其与自我/他人错误信念理解的关系。结果表明:(1)孤独症个体能够进行谎言行为判断,其困难主要表现在辨别真假信息及对谎言意图的理解上;(2)孤独症个体对他人错误信念理解越好,对真假信息辨别也越准确,而谎言意图理解则与对自我错误信念的理解有关;(3)谎言线索以言语或非言语方式呈现对孤独症谎言理解并无影响。

关键词：谎言行为判断真假信息辨别意图理解错误信念孤独症个体

关于儿童模仿能力的理论解释模型及其研究展望

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学前教育研究 2010年第12期 21-26页

作者：陈巍南京师范大学心理学系南京210097

模仿作为儿童的一种重要的社会认知能力一直是发展心理学的热门研究主题。关于模仿的意图理解模型强调了意图理解与掌握在模仿中的意义,即模仿者必须理解示范者的意图方能产生模仿的行为;关于模仿的观念运动模型则表明模仿动作是以被预... 详细信息

模仿作为儿童的一种重要的社会认知能力一直是发展心理学的热门研究主题。关于模仿的意图理解模型强调了意图理解与掌握在模仿中的意义,即模仿者必须理解示范者的意图方能产生模仿的行为;关于模仿的观念运动模型则表明模仿动作是以被预见的方式予以表征的,其中动作目的位于整个动作序列的顶层而被观察模仿者优先复制。随着认知神经科学、心灵哲学等研究的不断深入,人们发现对行为与心理现象的研究需要回归到对"大脑神经系统与肉身"关系的阐明上,由此研究者们提出了具身模仿模型,认为通过自我与他人身体表象的中介作用,个体经由镜象神经元触发运动系统来直接体验他人的心理状态,包括意图、愿望等,从而进行精确模仿。研究者们甚至还确定了模仿的核心大脑皮层环路。具身模仿模型具有整合意图理解模型与观念运动模型的效力,但有关镜像神经元系统在个体发生学水平上的起源与发育,镜像神经元系统如何在复杂的社会认知情境中与基于逻辑推理的模仿互为补益等问题,仍有待研究者进一步探索与澄清。

关键词：模仿意图理解观念运动镜像神经元具身模仿

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面向无人车的语音操控指令理解方法研究

面向无人车的语音操控指令理解方法研究

作者：赵博轩上海交通大学

学位级别：硕士

随着社会经济与科学技术的发展,无人车在未来智能交通中担任着重要角色,其可使用户从繁重的驾驶任务中解放出来,而高效、友好、精确的人——无人车操控方式是满足用户操作需求的关键环节。在众多交互方法中,语音操控是最直接、高效的交... 详细信息

随着社会经济与科学技术的发展,无人车在未来智能交通中担任着重要角色,其可使用户从繁重的驾驶任务中解放出来,而高效、友好、精确的人——无人车操控方式是满足用户操作需求的关键环节。在众多交互方法中,语音操控是最直接、高效的交互方式。在语音操控中主要分为两个模块,语音识别首先得到语音指令对应的文本指令,再由意图理解环节找到文本指令所对应的意图类别。如何让无人车正确判断文本指令所对应的意图类别是语音操控中重要的一环,本文就文本指令的意图理解方法进行研究。首先,分析无人车语音操控时用户所有可能的意图需求并分别构建单一意图与复杂意图语料库;其次,在应用于英文文本分类中字符级文本特征的基础上,结合汉语拼音与英文单词的区别,提出了一种基于拼音声韵母的字符级中文文本特征表示方法,并证明了在处理中文语料时基于声韵母的字符映射规则比基于单字符的映射规则有更好的效果;然后,用Gated Recurrent Units(GRU)代替传统递归神经网络单元以解决其难以捕获长时间维度特征的不足,为提取信息的高阶特征、缩短特征序列长度并加快模型收敛速度,建立了一种结合卷积神经网络及GRU递归神经网络的深度学习文本分类模型;模型的输出层使用softmax对指令进行分类预测,从而实现了指令的意图理解。为验证模型在处理长、短序列任务上的表现,在上述两个语料库上对提出的模型分别进行十折交叉测试,并与基于向量空间模型、词向量和单字符表字符特征的多种文本特征方法及多种分类模型进行对比及分析,结果表明本文所提出的模型及方法显著地提高了分类准确率。

关键词：自然语言处理文本分类意图理解声韵母特征门控递归单元(GRU)

基于强化学习的人机协作系统角色自适应分配方法研究

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同方学位论文库

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基于强化学习的人机协作系统角色自适应分配方法研究

作者：任宝胜河北工业大学

学位级别：硕士

随着科学技术的发展,机器人表现出了越来越高的智能化水平。机器人可以更加积极的与合作者进行交流以便于完成共同的任务目标。因此,如何实现合作者与机器人之间的有效交互成为了智能控制领域中新的研究问题。赋予智能控制系统人机交互... 详细信息

随着科学技术的发展,机器人表现出了越来越高的智能化水平。机器人可以更加积极的与合作者进行交流以便于完成共同的任务目标。因此,如何实现合作者与机器人之间的有效交互成为了智能控制领域中新的研究问题。赋予智能控制系统人机交互能力以及决策能力是实现合作者与机器人在协同作业下完成任务的必由之路,具有重要的学术价值和实际意义。本课题以合作者与机器人在搬运或者抓取任务中实现点到点的协调柔顺运动为背景。首先,针对在人机协作中机器人如何实现对合作者意图的感知与理解,构建了基于外界信息感知的人机协调运动控制方法;其次,针对如何更加柔顺自然的实现协作任务,设计了一种基于强化学习的角色自适应分配方法,实现了在人机协作过程中合作者与机器人对系统控制权的动态分配;最后,通过点到点的人机协作实验验证了本文的研究成果。本课题主要对以下内容进行研究:（1）首先,针对如何描述与分配合作者与机器人之间的角色关系问题,建立了一种既能利用合作者的智能知识,又能利用机器人柔顺能力的人-机器人系统共享控制模型。基于该模型提出了对系统协作性能的评价指标和评价方法,建立了合作过程中的综合合作表现模型,确定了在分配系统控制权角色时的分配规则。（2）其次,针对合作者与机器人之间如何有效交互以便实现协调运动问题,提出了基于力信息的人机协调运动控制方法。在接触式人机协作中,对机器人的控制伴随着力的相互作用,因此建立了人-机器人系统基于力信息采集的通信接口,并设计了基于力信息的人机协调运动导纳控制方法,并对导纳控制中参数性能的影响进行了仿真分析。（3）最后,针对人机协作系统中如何通过对合作者与机器人之间角色进行调整以实现柔顺自然的运动形式,提出了基于模糊强化学习的人机协作系统角色自适应分配方法。对强化学习模型进行了构建,设计了一种基于ε贪婪策略指导的模糊强化学习算法。系统通过不断地学习知识和积累经验,实现了对控制权的自适应分配,最终实现了提高运动柔顺性与减小合作者努力程度的双重目标。

关键词：人机协作意图理解导纳控制强化学习角色分配