基于词向量与SVM的移动机器人自然语言导航指令识别

摘要：

针对基于自然语言指令的移动机器人导航控制中导航指令识别这一问题,尝试以词向量和支持向量机(SVM)相结合的方式解决.利用Skip-gram训练具有导航特性的语言模型.将语言模型生成的词向量利用Skip-gram模型的加法组合运算特性进行特征融合生成特征向量,特征向量作为SVM模型的特征输入,完成自然语言的导航指令识别任务.本文方法克服了人工定义SVM模型的特征向量繁琐及覆盖不全的问题.实验结果表明,本文方法具有较好的分类效果,平均F1值提高了2％.

关键词：词向量、支持向量机、自然语言处理、移动机器人导航

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划项目2013CB035504;中南大学硕士生自主探索创新项目2016zzts299

在线出版日期：2017-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：24-28,55