العنوان بلغة أخرى: |
Serving Robots and Human Language Understanding: Towards a Semantic Representation of Spatial Transfer Verbs |
---|---|
المصدر: | مجلة اللسانيات العربية |
الناشر: | مجمع الملك سلمان العالمي للغة العربية |
المؤلف الرئيسي: | عسيري، يحيى بن علي آل مريع (مؤلف) |
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Asiri, Yahya bin Ali Al Muriya |
المجلد/العدد: | ع17 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
السعودية |
التاريخ الميلادي: |
2023
|
التاريخ الهجري: | 1444 |
الشهر: | يوليو |
الصفحات: | 120 - 142 |
DOI: |
10.60161/1482-000-017-005 |
ISSN: |
1658-7421 |
رقم MD: | 1400741 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | Open, AraBase |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
أفعال النقل الفضائي | تمثيل دلالي | روبوتات خدمية | تعلم الآلة | Spatial Transfer Verbs | Semantic Representation | Serving Robots | Machine Learning
|
رابط المحتوى: |
PDF (صورة)
[مفتوح]
|
المستخلص: |
تهدف هذه الدراسة إلى مناقشة التمثيل الدلالي لأفعال النقل الفضائية المستعملة في الجمل القصيرة لتوجيه الروبوتات الخدمية (Serving Robots) إلى تنفيذ مهمة نقل كيان ما من مكان إلى مكان آخر. وتبدأ بتوصيف المشكلة، ثم تناقش بعض النماذج التمثيلية التي قدمت في مجال اللسانيات الحاسوبية لتمثيل دلالة الحدث وتدريب تلك الروبوتات على فهم المطلوب، كنموذج بنك المحمولات ونموذج شبكة الأفعال ونموذج تمثيل المعنى المجرد. وتكشف الدراسة عن عدم كفاية هذه النماذج للإمساك ببعض جوانب الدلالة التي قد لا تشفرها الجملة في بنيتها السطحية، في حين يدركها الإنسان بحدسه اللغوي. وتخلص إلى اقتراح ما أسميناه مجال النقل الفضائي (Spatial transfer) كمجال عام تندرج تحته كثير من الأفعال الدالة على النقل، كما تخلص إلى تقديم تمثيل لهذا المجال يمكن أن يكون منطلقا لتمثيلات أكثر دقة تساعد في تدريب تلك الروبوتات على فهم المراد وتنفيذ المهام المطلوبة. This paper aims to discuss the event representations of spatial transfer verbs used in short commands that come as simple sentences directing Serving robots to move an entity from one location to another in a specific spatial frame. The problem is first presented. Then, three models used in computational linguistics for event representation and training such robots (PropBank, VerbNet, and AMR models) are discussed. It will be revealed that these models do not capture some aspects of the meaning that may not be encoded in the sentence but are still understood intuitively by humans. For a better representation, this paper suggests a semantic domain called spatial transfer that includes verbs of putting, giving, replacing, etc., and presents a schema for a better representation. This schema may be subject for further development and be used for training Serving robots. |
---|---|
ISSN: |
1658-7421 |