Un’applicazione di elaborazione del linguaggio naturale per il gioco di "Indovina chi?" su robot umanoide

La tesi è stata incentrata sul gioco «Indovina chi?» per l’identificazione da parte del robot Nao di un personaggio tramite la sua descrizione. In particolare la descrizione avviene tramite domande e risposte L’obiettivo della tesi è la progettazione di un sistema in grado di capire ed elaborare dei dati comunicati usando un sottoinsieme del linguaggio naturale, estrapolarne le informazioni chiave e ottenere un riscontro con informazioni date in precedenza. Si è quindi programmato il robot Nao in modo che sia in grado di giocare una partita di «Indovina chi?» contro un umano comunicando tramite il linguaggio naturale. Sono state implementate regole di estrazione e categorizzazione per la comprensione del testo utilizzando Cogito, una tecnologia brevettata dall'azienda Expert System. In questo modo il robot è in grado di capire le risposte e rispondere alle domande formulate dall'umano mediante il linguaggio naturale. Per il riconoscimento vocale è stata utilizzata l'API di Google e PyAudio per l'utilizzo del microfono. Il programma è stato implementato in Python e i dati dei personaggi sono memorizzati in un database che viene interrogato e modificato dal robot. L'algoritmo del gioco si basa su calcoli probabilistici di vittoria del robot e sulla scelta delle domande da proporre in base alle risposte precedentemente ricevute dall'umano. Le regole semantiche realizzate danno la possibilità al giocatore di formulare frasi utilizzando il linguaggio naturale, inoltre il robot è in grado di distinguere le informazioni che riguardano il personaggio da indovinare senza farsi ingannare. La percentuale di vittoria del robot ottenuta giocando 20 partite è stata del 50%. Il data base è stato sviluppato in modo da poter realizzare un identikit completo di una persona, oltre a quello dei personaggi del gioco. È quindi possibile ampliare il progetto per altri scopi, oltre a quello del gioco, nel campo dell'identificazione.

Google Translate e Microsoft Translator - Valutazione di due applicazioni per la traduzione automatica del parlato e analisi di una tecnologia in evoluzione.

This work focuses on Machine Translation (MT) and Speech-to-Speech Translation, two emerging technologies that allow users to automatically translate written and spoken texts. The first part of this work provides a theoretical framework for the evaluation of Google Translate and Microsoft Translator, which is at the core of this study. Chapter one focuses on Machine Translation, providing a definition of this technology and glimpses of its history. In this chapter we will also learn how MT works, who uses it, for what purpose, what its pros and cons are, and how machine translation quality can be defined and assessed. Chapter two deals with Speech-to-Speech Translation by focusing on its history, characteristics and operation, potential uses and limits deriving from the intrinsic difficulty of translating spoken language. After describing the future prospects for SST, the final part of this chapter focuses on the quality assessment of Speech-to-Speech Translation applications. The last part of this dissertation describes the evaluation test carried out on Google Translate and Microsoft Translator, two mobile translation apps also providing a Speech-to-Speech Translation service. Chapter three illustrates the objectives, the research questions, the participants, the methodology and the elaboration of the questionnaires used to collect data. The collected data and the results of the evaluation of the automatic speech recognition subsystem and the language translation subsystem are presented in chapter four and finally analysed and compared in chapter five, which provides a general description of the performance of the evaluated apps and possible explanations for each set of results. In the final part of this work suggestions are made for future research and reflections on the usability and usefulness of the evaluated translation apps are provided.

Studio e sviluppo di un framework per il riconoscimento vocale nell'ambito di sistemi Hands-Free

Negli ultimi anni, l'avanzamento incredibilmente rapido della tecnologia ha portato allo sviluppo e alla diffusione di dispositivi elettronici portatili aventi dimensioni estremamente ridotte e, allo stesso tempo, capacità computazionali molto notevoli. Più nello specifico, una particolare categoria di dispositivi, attualmente in forte sviluppo, che ha già fatto la propria comparsa sul mercato mondiale è sicuramente la categoria dei dispositivi Wearable. Come suggerisce il nome, questi sono progettati per essere letteralmente indossati, pensati per fornire continuo supporto, in diversi ambiti, a chi li utilizza. Se per interagire con essi l’utente non deve ricorrere obbligatoriamente all'utilizzo delle mani, allora si parla di dispositivi Wearable Hands Free. Questi sono generalmente in grado di percepire e catture l’input dell'utente seguendo tecniche e metodologie diverse, non basate sul tatto. Una di queste è sicuramente quella che prevede di modellare l’input dell’utente stesso attraverso la sua voce, appoggiandosi alla disciplina dell’ASR (Automatic Speech Recognition), che si occupa della traduzione del linguaggio parlato in testo, mediante l’utilizzo di dispositivi computerizzati. Si giunge quindi all’obiettivo della tesi, che è quello di sviluppare un framework, utilizzabile nell’ambito dei dispositivi Wearable, che fornisca un servizio di riconoscimento vocale appoggiandosi ad uno già esistente, in modo che presenti un certo livello di efficienza e facilità di utilizzo. Più in generale, in questo documento si punta a fornire una descrizione approfondita di quelli che sono i dispositivi Wearable e Wearable Hands-Free, definendone caratteristiche, criticità e ambiti di utilizzo. Inoltre, l’intento è quello di illustrare i principi di funzionamento dell’Automatic Speech Recognition per passare poi ad analisi, progettazione e sviluppo del framework appena citato.