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Dissertação

Natural Language Processing: My Grandchild-Bot EVALUATED

Detalhes: Durante muitos anos, as competências de comunicação de um robot foram simplificadas devido à sua complexidade. Nos últimos anos, um conjunto de avanços nas áreas de Machine Learning e Processamento Natural de Linguagem trouxeram muitas novas possibilidades para as interações entre humanos e robots. Contudo, a maioria da investigação e dos dados obtidos nestas áreas são em inglês, completamente negligenciando outras línguas. De modo a aplicar estas técnicas à língua portuguesa, é investigada uma solução adequada às bases de dados existentes e que considere as diferenças entre as duas linguagens, como a flexão em género e em número e a raíz das palavras. Neste trabalho o robot interage com os humanos num diálogo em português que deve funcionar de um modo rápido e reativo, considerando e inspecionando diálogos anteriores de modo a construir um modelo de conversa o mais natural possível. Com isto em mente, o Latent Semantic Analysis, uma técnica da área de Processamento Natural de Linguagem, é utilizado juntamente com um classificador Naïve Bayes de forma a prever o que o robot deve responder com base numa expressão humana. A utilização de uma lista de palavras vazias e de um extractor de palavras-chaves, como em várias investigações na língua inglesa, são cuidadosamente inspecionadas, juntamente com os parâmetros do sistema de forma a compreender a sua influência no desempenho final. Também uma nova abordagem para adquirir novos dados em português, através de um formulário, é apresentada dado que a quantidade de dados disponível é quase não-existente.
Keywords: Processamento Natural de Linguagem, Latent Semantic Analysis, Machine Learning, Multinomial Naïve Bayes Classifier, Robótica Social, Interações Humano-Robot

Discussão: junho 24, 2020, 11:0