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Dissertação

{pt_PT=A Spoken Goal-Oriented Dialogue System for Service Robots} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Nos últimos anos, os investigadores têm tentado desenvolver sistemas automáticos de conversação capazes de interagir com os utilizadores de forma fácil e natural. Estes sistemas baseiam-se, essencialmente, na utilização de língua natural, ou seja, fala utilizada na comunicação entre seres humanos no dia-a-dia, permitindo assim uma interação mais eficiente entre o computador e o utilizador. Estes tipos de sistemas são extremamente utilizados em serviços de informação de rede, e em robôs domésticos, de serviço e sociais. Quando implementados no mundo real, uma grande variedade de fatores pode contribuir para uma degradação no seu desempenho. Alguns dos principais fatores são a elevada variedade no modo como os utilizadores falam e interagem com o sistema, e o elevado ruído encontrado em determinados ambientes. Assim, este tipo de sistemas de conversação deve ser capaz de lidar com a incerteza no reconhecimento de fala e compreensão do que o utilizador diz, explorando a natureza sequencial do diálogo para desambiguar tais incertezas. Nesta dissertação, desenvolvemos um sistema de diálogo capaz de lidar com essas incertezas. Em particular, projetamos três componentes essenciais que constituem este tipo de sistemas: um componente de compreensão de língua natural, um componente de seguimento do estado do diálogo e um componente de gestão do diálogo. Além disso, implementamos o sistema de diálogo desenvolvido num robô de serviço, testando o seu funcionamento em ambientes do mundo real., en=In recent years, researchers have been trying to develop conversational systems capable of understanding and speaking in natural language, so that humans can interact with them easily and more naturally. Human-Computer dialogue systems, particularly goal-based dialogue systems, have been the most important component in conversational systems, since they allow users to speak naturally in order to accomplish tasks more efficiently. They are widely demanded in network information services, service, domestic and social robots, among others. When deployed to production, a spoken dialogue system may encounter a variety of difficulties, such as a large variation in the users of the system and high noise environments. Thus, the dialogue system must be able to use statistical frameworks to handle the uncertainty in both speech recognition and language understanding. In this thesis, we develop a spoken goal-oriented dialogue system capable of dealing with such uncertainties, by maintaining uncertainty about everything the user has said, and exploit the sequential nature of dialogue to disambiguate in the presence of errors. In particular, we design three main components: Natural Language Understanding (NLU), Dialogue State Tracking (DST) and Dialogue Management (DM). Furthermore, we implement the developed dialogue system in a service robot and test the complete system on a real world environment.}
Keywords: {pt=Sistemas de Diálogo, Compreensão de Língua Natural, Seguimento do Estado do Diálogo, Gestão do Diálogo, Interação entre Humanos e Robôs, en=Spoken Dialogue System, Goal-Oriented Dialogue System, Natural Language Understanding, Dialogue State Tracking, Dialogue Management, Human-Robot Interaction}

Discussão: dezembro 6, 2019, 9:30