數據開源 | 中英文座艙功能點泛化語料
發布時間 : 2022-11-10 閱讀量 : 1611
在智能座艙中，人機交互是智能座艙與車內人員關聯的橋梁，其中的人機交互技術主要涉及語音交互、文本交互。我們在艙內所說的內容，會由交互系統轉換成語義文字，然后經過后臺算法的決策，給出合理的反饋信息，最終系統才能聽懂我們的表達，做出相應指令動作。讓我們來看看智能座艙中功能點泛化語料相關的技術應用。
人機交互的核心
人機交互的核心就是自然語言處理（NLP）,也就是車載處理器可以理解人類的語言（NLU），并且生成合理的反饋信息（NLG）。
人與汽車最基礎的交互就是指令詞的使用，但“打開窗戶”這一句簡單的命令，根據每個人的說話習慣不同，同樣的指令可能會有幾十甚至幾百種表達方式。
如“請打開車窗”、“幫我打開車窗一下”、“開一下窗”、“窗戶開開”。可能還會包含方言，如“幫俺打開車窗”、“給俺開下窗戶”、“把窗戶給俺弄開”。此外也會有中英文混合、以及全英文的情況“幫我Open一下Window啦”、“Open the window please”。語音識別系統需要識別所有的可能性，才能更好的對應到艙內相應的指令，完成指定操作。完整的自然語言人機交互的流程圖，如下所示：
上面車載交互中對于天氣的詢問屬于自然語言技術支撐的搜索引擎，能夠在一定程度上理解人類的自然語言，從自然語言中抽取出關鍵內容并用于檢索，在兩者之間建立起更高效、更深層的信息傳遞。目前，上述技術主流方法都是基于復雜的神經網絡模型，因此需要大量與場景匹配的語音、文本語料庫進行訓練，以支持大體量數據的學習，從而得到更好的效果。
艙內泛化語料稀缺
智能座艙能夠直觀地提升視聽娛樂和人機交互體驗，個性化、定制化的座艙配置和功能將成為車企的特色，提升品牌和車型認知度。因此，智能座艙成為各大整車廠商及零部件供應商的布局重點。但是由于人機交互的深度學習算法，依賴大量的數據訓練，而高質量數據的缺乏，是導致目前車載交互成本較高、準確率低的重要原因之一。
由于車載場景的特殊性，導致車載場景的NLP數據非常稀缺，也是目前車載場景交互技術的壁壘。針對目前各智能交互系統普遍存在的冷啟動無數據可用、產品車機交互功能覆蓋不足、長尾命令識別性能較差等痛點。構建了本中文和英文座艙功能點泛化數據集。共有語料90,000+條，其中中文70,000+ 英文20,000+。同步持續更新，確保時效性。
數據開源：中英文座艙功能點泛化語料庫
擁有中文和英文座艙功能點泛化語料庫90,000+條，本次開源1000+語料，涉及常見的車載場景的指令詞，非常適合車載場景交互的研究與落地。
開源的數據集包含眾多艙內功能點，包含了車內外常用部件的關閉與打開等意圖。如打開藍牙、關閉車窗、調節攝像頭角度、調節方向盤、通話音量、打開遠光燈等等。句式多樣性豐富，同時對功能點的多樣性表達進行泛化。這些泛化的命令文本具有較強的適用性，對傳統車企及新勢力車企的部件功能均兼容。
中文座艙功能點泛化語料庫
該開源數據集包含500句中文座艙功能點泛化語料，涵蓋10種車載命令控制功能，每個功能相關含10-100種通用語料。
如開啟車道保持、開啟遮陽簾、打開遠光燈、打開藍牙、打開WiFi、啟動ESP等等。句式多樣性豐富，在語句結構上充分考慮了動詞、實體詞、句式及其組合，同時對功能點的多樣性表達進行泛化，如車身穩定系統=ESP，延時攝像=縮時錄像。在泛化部件功能時文本有預留Slot，涉及槽位有Position、Fraction、Percent等，如position=[前，后，左，右，中，左后方，全部]等。
英文座艙功能點泛化語料庫
該開源數據集包含500句英文座艙功能點泛化語料，由具有駕駛經驗的以歐洲和美國英語為母語的人提供。涵蓋3個領域的16種車載命令控制功能，每個功能相關含2-100種通用語料。
如打開藍牙Activate Bluetooth、車窗打開百分比Set the window down to a quarter、調大通話音量Turn up the call volume by a notch、打開遠光燈Turn on high beam light等等。句式多樣性豐富，在語句結構上充分考慮了動詞、實體詞、句式及其組合，同時對功能點的多樣性表達進行泛化，如Panoramic Camera=Omnidirectional Camera=Full View Camera。在泛化部件功能時文本有預留Slot，涉及槽位有Position、Fraction、Percent等，如Position=[Front, Real, Driver, Pilot, Rear Left, Real Right, Left, All]。
海量數據的開源是眾多科研工作者的訴求，希望優惠活動大廳通過開源數據激發技術的革新，促進行業進步。
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