Conceitos Básicos
Eine Kombination aus Deep Neural Networks und Bayesianischer Inferenz ermöglicht es, menschliche Absichten aus beobachteten Handlungen vorherzusagen.
Resumo
Die Studie präsentiert einen zweistufigen Ansatz zur Vorhersage menschlicher Absichten. In der ersten Stufe verwenden Deep Neural Networks (DNNs), um die Wahrscheinlichkeiten der nächsten Handlung in einer Sequenz vorherzusagen. In der zweiten Stufe nutzt ein Bayesianisches Modell diese Vorhersagewahrscheinlichkeiten, um die zugrundeliegenden Absichten des Nutzers zu inferieren.
Der Ansatz hat mehrere Vorteile:
Die DNNs und die Bayesianische Inferenz sind entkoppelt, sodass die Intentionserkennung unabhängig von der DNN-Architektur ist.
Die Bayesianische Inferenz ist recheneffizient und liefert schnelle Vorhersagen der Absichten.
Der Ansatz kann die Absichten korrekt und effizient vorhersagen, selbst wenn nur wenige Handlungen beobachtet wurden.
Die Experimente auf zwei Datensätzen zeigen, dass der Ansatz in der Lage ist, die Absichten der Nutzer genau vorherzusagen, auch wenn nur eine einzige Handlungssequenz pro Nutzer zur Verfügung steht. Je mehr Handlungen beobachtet werden, desto sicherer werden die Vorhersagen.
Estatísticas
Die Wahrscheinlichkeiten der nächsten Handlungen in einer Sequenz enthalten Informationen, die zur Vorhersage der zugrundeliegenden Nutzerabsichten verwendet werden können.
Citações
"Eine Kombination aus Deep Neural Networks und Bayesianischer Inferenz ermöglicht es, menschliche Absichten aus beobachteten Handlungen vorherzusagen."
"Je mehr Handlungen beobachtet werden, desto sicherer werden die Vorhersagen der Nutzerabsichten."