Multimodales Referenzauflösungsdataset für Konversationen in der realen Welt

Core Concepts

Wir stellen ein japanisches Konversationsdataset namens J-CRe3 vor, das Egozentrische Videos, Dialogaudio und Annotationen für multimodale Referenzauflösung enthält. Das Dataset zielt darauf ab, Roboter beim Verständnis von Benutzerabsichten in der realen Welt zu unterstützen.

Abstract

Das J-CRe3-Dataset wurde entwickelt, um die Referenzauflösung in Mensch-Roboter-Interaktionen in der realen Welt zu verbessern. Es enthält Egozentrische Videos und Dialogaudio von Konversationen zwischen einem Benutzer und einem Assistenzroboter bei der Ausführung von Alltagsaufgaben. Das Dataset umfasst verschiedene Referenzbeziehungen, einschließlich direkter und indirekter Referenzen wie Prädikat-Argument-Strukturen und Brückenbezüge. Jede Äußerung ist mit Zeitstempeln versehen und mit Objektbegrenzungskästen in den Videoframes annotiert. Die Analyse des Datasets zeigt, dass die Auflösung indirekter Referenzen, insbesondere von Nullreferenzen, eine große Herausforderung darstellt. Ein experimentelles Modell, das auf dem Dataset trainiert wurde, erreicht zwar ähnliche Ergebnisse wie bestehende Textkorpora für die Auflösung textueller Referenzen, schneidet aber deutlich schlechter bei der Auflösung von Text-zu-Objekt-Referenzen ab. Dies verdeutlicht den Bedarf an weiteren Forschungsarbeiten, um die Referenzauflösung in realen Mensch-Roboter-Interaktionen zu verbessern.

Stats

Die Prädikat-Argument-Struktur-Analyse erreicht F-Werte von etwa 0,8 für endophorische und exophorische Referenzen. Die Brückenbezugsauflösung erreicht einen F-Wert von 0,79 für endophorische und 0,41 für exophorische Referenzen. Die Koreferenzauflösung erreicht einen F-Wert von 0,72 für endophorische und 0,60 für exophorische Referenzen.

Quotes

Keine relevanten Zitate gefunden.

Key Insights Distilled From

J-CRe3

by Nobuhiro Ued... at arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19259.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man das Dataset erweitern, um die Generalisierbarkeit des Modells auf andere Kontexte als Haushaltsumgebungen zu verbessern?

Um die Generalisierbarkeit des Modells auf andere Kontexte als Haushaltsumgebungen zu verbessern, könnte man das Dataset durch die Integration von Szenarien aus verschiedenen Umgebungen erweitern. Dies könnte beispielsweise die Aufnahme von Dialogen und Interaktionen in Büroumgebungen, öffentlichen Räumen oder sogar im Freien umfassen. Durch die Erweiterung des Datensatzes um eine Vielzahl von Umgebungen und Szenarien kann das Modell besser auf verschiedene Kontexte vorbereitet werden und seine Fähigkeit zur Anpassung an unterschiedliche Situationen verbessern.

Welche zusätzlichen Informationen könnten neben Sprache und Videoframes verwendet werden, um die Auflösung indirekter Referenzen zu verbessern?

Zusätzlich zu Sprache und Videoframes könnten weitere Informationen wie Geste, Blickrichtung, räumliche Beziehungen und Kontext verwendet werden, um die Auflösung indirekter Referenzen zu verbessern. Gesten und Blickrichtung können wichtige Hinweise liefern, um zu verstehen, auf welche Objekte oder Bereiche im Bild Bezug genommen wird. Räumliche Beziehungen zwischen Objekten im Bild können ebenfalls dazu beitragen, Referenzen zu klären. Darüber hinaus kann der Kontext der Interaktion, einschließlich vorheriger Handlungen oder Aussagen, dazu beitragen, die Bedeutung von Referenzen zu erfassen und zu interpretieren.

Wie könnte man die Verhaltensunterschiede zwischen menschlichen Schauspielern und tatsächlichen Robotern in zukünftigen Datensätzen berücksichtigen?

Um die Verhaltensunterschiede zwischen menschlichen Schauspielern und tatsächlichen Robotern in zukünftigen Datensätzen zu berücksichtigen, könnte man verschiedene Ansätze verfolgen. Eine Möglichkeit wäre die Aufnahme von Daten aus echten Interaktionen zwischen Robotern und Menschen in realen Umgebungen. Dies würde es ermöglichen, die tatsächlichen Reaktionen und Verhaltensweisen von Robotern zu erfassen und in den Datensatz zu integrieren. Darüber hinaus könnten spezielle Szenarien und Aufgaben entwickelt werden, die die spezifischen Fähigkeiten und Einschränkungen von Robotern berücksichtigen, um realistischere Interaktionen zu simulieren. Durch die Berücksichtigung dieser Verhaltensunterschiede können zukünftige Datensätze dazu beitragen, Modelle besser auf die tatsächliche Anwendung in Robotik und künstlicher Intelligenz vorzubereiten.