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文檔簡介
1、如何使機器人理解人類意圖是機器人識別領域的研究熱點之一。人類用戶和機器人之間能更好地互相理解，服務機器人將會提供更高效的服務。機器人學習(Robot Learning)是研究如何使機器人能夠理解用戶意圖的方法，使機器人在與用戶協(xié)作的過程中能夠主動采取一些試探動作，并根據(jù)用戶對這些試探動作的反應獲得用戶意圖。動作任務庫(Task action bank)是機器人學習的一個部分，用來儲存動作種類，以便選取合適的工作，本篇論文的工作主要根據(jù)動
2、作任務庫來展開。
提出了一種基于統(tǒng)計學和基本動作上的動詞聚類方法。首先建立了用于分析用戶命令的機器語料庫，然后進行隱態(tài)馬爾科夫詞性標注，建立了一個語料編譯器用于分析語料庫，并且將動詞和其上下文的組合提取出來。
基于k-medoid方法構(gòu)建了一種新的聚類模型，確定家庭服務機器人的四種基本的任務，通過WordNet來找到家庭服務機器人所面對的常規(guī)名詞，利用PMI來計算動詞和這些名詞之間的語義相關(guān)度，建立二部圖，加
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