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Relational Future Captioning Model for Explaining Likely Collisions in Daily Tasks
Motonari Kambara
,
Komei Sugiura
分类:
机器人
|
自然语言处理
|
计算机视觉
2022-07-19
支持日常任务的家庭服务机器人是老年人或残疾人的有前途解决方案。对于家庭服务机器人,在执行碰撞风险之前至关重要。在本文中,我们的目标是为未来的活动产生标题。我们提出了关系的未来字幕模型(RFCM),这是一种未来字幕任务的跨模式语言生成模型。RFCM具有关系自我注意编码器,可以比变压器中常规的自我注意力更有效地提取事件之间的关系。我们进行了比较实验,结果表明RFCM在两个数据集上的基线方法优于基线方法。
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