Challenge

In Bereichen wie der Kundenbetreuung und interaktiven Assistenzsystemen ist es entscheidend, dass Roboter die Struktur und Bedeutung von Sätzen verstehen und darauf reagieren können. Die Herausforderung besteht darin, die Sprachverarbeitung für mensch-robotische Interaktionen zu verbessern und dabei mehrere Sprachen gleichzeitig zu unterstützen. Unser Ziel war es, ein System zu entwickeln, das Satzstrukturen in Prädikate umwandelt und in Echtzeit reagiert.

Lösung

Wir haben ein innovatives Echo State Network (ESN) entwickelt, das Satzstrukturen in Bedeutungen umwandelt. Dieses Modell wurde in ein ROS-Modul integriert und ermöglicht es, sowohl englische als auch französische Sätze gleichzeitig zu lernen und zu verarbeiten. Die Flexibilität des Systems erlaubt die Anpassung an verschiedene sprachliche Anforderungen und die Verarbeitung natürlicher Sprache in Echtzeit. Diese Technologie kann in der Kundenbetreuung und interaktiven Assistenzsystemen eingesetzt werden, um die Kommunikation und Effizienz zu verbessern.

Benefits

Hohe Generalisierungsfähigkeit
Unser ESN kann Satzstrukturen verarbeiten und in Prädikate umwandeln, selbst bei unbekannten Wörtern, und eine Vielzahl von Sätzen korrekt interpretieren.

Mehrsprachigkeit

Das Modell lernt und verarbeitet sowohl englische als auch französische Sätze gleichzeitig, was es besonders flexibel und anpassungsfähig macht.

Echtzeit-Verarbeitung

Mit Trainingszeiten von nur einer Sekunde für 200 Sätze und einer Testzeit von 10 Millisekunden pro Satz ist unser System ideal für Echtzeit-Anwendungen.

Flexibilität der Prädikate

Das System kann verschiedene Prädikate produzieren und Adjektive extrahieren, was eine umfassende Sprachverarbeitung ermöglicht.

Integration in robotische Architekturen

Durch die Einbettung in ein ROS-Modul kann unser Modell nahtlos in bestehende robotische Systeme integriert werden, was die Implementierung und Anwendung in realen Szenarien erleichtert.

Diese Lösung ist ideal für den Einsatz in der Kundenbetreuung und interaktiven Assistenzsystemen, um die Sprachverarbeitung zu verbessern und eine effizientere mensch-robotische Interaktion zu ermöglichen.