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公开(公告)号：CN118456455B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410924776.6
申请日：2024-07-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态大模型的家务助理机器人，属于机器人控制、自然语言处理、计算机视觉的交叉领域，包括：静态场景处理模块、动作模块和控制模块；静态场景处理模块用于扫描工作环境，并对工作环境进行3D建模；动作模块用于实现机器人的水平方向的运动，以及对物体的交互动作；控制模块用于控制动作模块的动作，并基于多模态大模型LLaVa‑13B构建监督模型，基于监督模型对动作进行评价，再基于评价结果对动作进行调整。本发明的机器人对家用场景的泛化能力更强，比如家用场景中对特定物体的捡取、擦拭清洁、整理等任务高效的执行，在积累特定任务数据后，扩展机器人的能力，极大的提高用户的生活幸福指数。
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公开(公告)号：CN118456455A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410924776.6
申请日：2024-07-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态大模型的家务助理机器人，属于机器人控制、自然语言处理、计算机视觉的交叉领域，包括：静态场景处理模块、动作模块和控制模块；静态场景处理模块用于扫描工作环境，并对工作环境进行3D建模；动作模块用于实现机器人的水平方向的运动，以及对物体的交互动作；控制模块用于控制动作模块的动作，并基于多模态大模型LLaVa‑13B构建监督模型，基于监督模型对动作进行评价，再基于评价结果对动作进行调整。本发明的机器人对家用场景的泛化能力更强，比如家用场景中对特定物体的捡取、擦拭清洁、整理等任务高效的执行，在积累特定任务数据后，扩展机器人的能力，极大的提高用户的生活幸福指数。
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公开(公告)号：CN116304063B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310564657.X
申请日：2023-05-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种简单的情感知识增强提示调优的方面级情感分类方法，属于人工智能的自然语言处理领域，包括以下步骤：构建提示模板，将所述提示模板和待分类文本输入到预训练语言模型中进行预测，获得待分类文本对应的若干个词的预测概率；构建情感知识映射表达器，并对所述情感知识映射表达器中的若干个情感标签词进行优化，获得优化后的情感标签词；基于所述若干个词的预测概率，获得优化后的情感标签词的预测概率；通过所述情感知识映射表达器将所述优化后的情感标签词的预测概率映射到类别标签，获得类别标签的最终预测概率。本发明通过引入外部情感词库来提高情感标签词的语义表达能力，同时减少了由单个情感标签词引起的偏差。
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公开(公告)号：CN116304063A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310564657.X
申请日：2023-05-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种简单的情感知识增强提示调优的方面级情感分类方法，属于人工智能的自然语言处理领域，包括以下步骤：构建提示模板，将所述提示模板和待分类文本输入到预训练语言模型中进行预测，获得待分类文本对应的若干个词的预测概率；构建情感知识映射表达器，并对所述情感知识映射表达器中的若干个情感标签词进行优化，获得优化后的情感标签词；基于所述若干个词的预测概率，获得优化后的情感标签词的预测概率；通过所述情感知识映射表达器将所述优化后的情感标签词的预测概率映射到类别标签，获得类别标签的最终预测概率。本发明通过引入外部情感词库来提高情感标签词的语义表达能力，同时减少了由单个情感标签词引起的偏差。
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