【摘 要】
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国内机场航站楼规模越来越大,导致旅客行走距离远、需要提前到达时间长。为此考虑在航站楼内设置载人机器人。而载人机器人实施服务需要机器人与人达成一致共识,从而保证服务的合法性及责任的追溯。为此,需要解决人机交互过程中的关键服务信息的识别,促进乘载合约达成。论文重点研究了如下问题:1)设计了一种融合图卷积和注意力机制的A-LSGCN情感分析模型,以提取旅客乘载意向信息促进契约达成。模型同时考虑句子句法结
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国内机场航站楼规模越来越大,导致旅客行走距离远、需要提前到达时间长。为此考虑在航站楼内设置载人机器人。而载人机器人实施服务需要机器人与人达成一致共识,从而保证服务的合法性及责任的追溯。为此,需要解决人机交互过程中的关键服务信息的识别,促进乘载合约达成。论文重点研究了如下问题:1)设计了一种融合图卷积和注意力机制的A-LSGCN情感分析模型,以提取旅客乘载意向信息促进契约达成。模型同时考虑句子句法结构和语料库共现信息,并通过句法依存图神经网络提取句法结构信息,直接匹配属性及其情感表达,经网络分类计算最终得到旅客对特定属性对应的情感极性。2)设计了基于“现实+场景再现”形式的乘载意向信息库建库方法。通过梳理目前自动驾驶系统,对于第4级别的载人机器人致人损害侵权事件的权责划分体系,并从行为的必要性分析载人机器人服务流程,确认旅客乘坐载人机器人过程中需要识别的关键环节。参考Sem Eval样本库标注方法,并选择自动驾驶相关题材的信息作为样本可保障封闭环境载人机器人的相关性和真实性。在合理再现的情景中对用户表现出来的载人机器人乘载合约的意向达成度进行计算。3)建立了基于A-LSGCN模型的乘载合约自动形成方法。在A-LSGCN模型的航空旅客意向达成度评估方法的基础上,结合载人机器人接受度模型及行程时限性对载人机器人的乘载达成度的影响,得出载人机器人的乘客乘载达成度值;最后,通过BP网络和改进的GABP网络计算获得旅客的乘载合约达成度,并经过仿真测试验证这两个模型的有效性。
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