Generador Automático de Presentaciones basado en patrones para Robots Guía

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1 Generador Automático de Presentaciones basado en patrones para Robots Guía J. JAVIER RAINER, JAIME GÓMEZ, RAMÓN GALÁN Grupo de Control Inteligente. Universidad Politécnica de Madrid C/. José Gutiérrez de Abascal Madrid SPAIN Resumen En este articulo se propone un generador automático de presentaciones basado en patrones, para un robot tour-guía, haciendo uso del procesamiento del lenguaje natural. Para conseguir una presentación adecuada es necesaria una serie de parámetros que se identifican y describen en el presente artículo. La Generación Automática de Presentaciones está basada en patrones-xml. El proceso de generación selecciona ítems de información, y la poda del árbol de ítems y subitems se realiza mediante reglas fuzzy. 1 INTRODUCCION Desde la época de Leibniz y Babbage, hasta finales de 1950, la computación ha sido entendida como cálculo o manipulación de números. En la siguiente década, la computación vino a ser entendida como el procesamiento de información o la manipulación de datos. Con el desarrollo de la IA, la programación lógica y los sistemas expertos, la idea de computación ha pasado a considerarse como cognición o la manipulación de conceptos [1]. Muchas fuentes de información se diseñaron para presentarse en una estructura fija. En consecuencia, el usuario habitualmente se dirige a lo que el autor considera como los temas más interesantes y a la estructura para expresarlos. Por otra parte, no puede haber un solo formato de presentación para fines generales para todos los usuarios, porque el usuario es diferente en cuanto a intereses y niveles de experiencia requeridos para visualizar la información solicitada [4]. Nuestro objetivo es presentar un generador automático de presentaciones capaz de presentar la información de forma flexible en función de los distintos tipos de público. Se han incluido los trabajos e investigaciones más recientes sobre generación automática [2], [3], [4], [6], [7]. 1.1 GENERACIÓN AUTOMÁTICA DE TEXTOS. Un generador de lenguaje natural generalmente tiene acceso a un amplio campo de de conocimiento del cual ha de seleccionar información para presentar a los usuarios en varias formas. El generar texto es, por tanto, un problema de toma de decisiones con múltiples restricciones: de conocimiento, de herramientas lingüísticas disponibles, de los objetivos de la comunicación del usuario a quien se dirige el texto, y de la situación y del discurso pasado. Se trata de identificar los factores involucrados en este proceso y de determinar los factores que intervienen en este proceso y sus dependencias. Los ítems de información seleccionados en el proceso de generación contienen información sobre el tema de la presentación incluyendo además los ítems que están semánticamente relacionados con la presentación. Así por ejemplo al hablar del pintor Velázquez, se hablaría también del pintor italiano Caravaggio por su influencia sobre Velázquez. 1.2 MODELOS DE PRESENTACIÓN. Si se introduce un personaje obliga a la presentación a incluir hechos relacionados con el mismo; por tanto el uso de personajes puede potencialmente ofrecer una vía para resaltar un hecho particular o un determinado punto de vista, por ejemplo el punto de vista del personaje. Una aproximación parecida se usa en la narración de historias [5]. Se pueden desarrollar diferentes estrategias a la hora de seleccionar a los actores que participaran en la historia. Estas estrategias pueden ser diferentes en cuanto a su nivel de complejidad, dependiendo del nivel de experiencia del usuario. Por ejemplo, cuando se presenta una teoría a un usuario principiante una estrategia menos compleja seleccionara solo dos personajes, el principal protagonista o el inventor y el principal defensor o detractor de una teoría alternativa y construirá la biografía de la teoría basada en esos dos personajes. Una estrategia más

2 compleja podría introducir más personajes y matices o detalles sin las dos principales teorías. Algo como la mejora del guión de la historia se puede conseguir adoptando estructura de otros géneros. Por ejemplo una biografía o una monografía comparten una estructura similar en la que los detalles de las subestructuras varían. Las reglas de decisión para establecer el hecho de que un cambio determinado en presentación de la estrategia es muy útil y necesario pero aun no están totalmente claras. Esto también requiere un mejor entendimiento de cómo se pueden mezclar los géneros y cuando la mezcla no funciona. Una interesante situación se produce cuando los datos cambian y el ambiente es dinámico. En este caso las presentaciones se deben generar en un modo coherente y los nuevos personajes necesitan ser consistentes y previamente introducidos [4]. Junto con el nombre la presentación se compone de cuatro parámetros que permiten su caracterización: su naturaleza, objetivo, duración y número de participantes [13]. 2 ONTOLOGIA EN URBANO La ontología en URBANO consiste en una ontología fundacional (DOLCE) además de diferentes ontologías de dominio específico, como el arte, la historia, etc. El robot es capaz de dar presentaciones sobre temas tan diferentes como el dominio de las ontologías son mapeados en DOLCE [15], [16], [17]. Usando DOLCE como ontología fundamental, estamos estableciendo un marco general que puede adaptarse a cualquier dominio específico; de esta manera la ontología en URBANO, llega a proporcionar una herramienta fiable para generar potencialmente Generación de Presentaciones en todos los ámbitos posibles. Cada componente en la ontología del Museo debe correlacionarse con su respectivo concepto fundamental en DOLCE. 3 IMPLEMENTACION EN EL ROBOT TOUR-GUIA El robot URBANO a nivel de software se distribuye como una aplicación distribuida. La reciente versión es un agente basado en la arquitectura utilizando un enfoque específico CORBA como herramienta de integración. El robot tiene muchas funcionalidades: hablar, escuchar, navegar por el entorno, mover el brazo, gestionar estímulos que afecten a sus sentimientos. Se propone un nuevo agente, y consistirá en que este agente reciba una petición de crear una presentación. En llamadas posteriores se reciben los datos significativos. 4 G.A.P. DIAGRAMA El proceso general y la arquitectura propuesta se muestra en la Figura 1. Figura 2: Arquitectura propuesta Figura 1: URBANO Teniendo en cuenta, por ejemplo, una nueva solicitud, el sistema genera una presentación por parte del conjunto de patrones que mantiene. Es posible que existan varias presentaciones para el mismo patrón, porque una nueva presentación se

3 guarda con un índice de éxito. El resultado se muestra en la Figura 2, se trata de una estructura de árbol con diferentes alternativas. A continuación y mediante la notación XML se propone un ejemplo de patrón. Saludo Introdu ccion a b c Presentación Figura 3: Estructura resultante El proceso para obtener los contenidos de la presentación realiza de forma repetitiva, para cada tema (ítem o subitem) incluido en el patrón, las siguientes fases: 1. Fase de selección: Se solicita al servidor los posibles contenidos candidatos. 2. Obtención del valor de inclusión: Para cada contenido candidato de cada tema se aplica el módulo de Inferencia Borrosa y se obtiene un valor de inclusión que se ha definido en tanto por ciento. 3. Selección del mejor. Se toma el contenido candidato de mayor valor de inclusión y se coloca en la presentación. 5 PATRONES Y ARBOL El patrón es en esta propuesta sinónimo de guión, es una definición de los contenidos a exponer utilizando un alto nivel de abstracción. El patrón es por tanto una definición de la secuencia y de los contenidos expresada a modo de índice. En nuestra propuesta la definición de los patrones se almacenará en formato XML. La utilización de XML garantiza una gran facilidad para su utilización con diferentes herramientas y lenguajes de programación. Se propone el diseño de una herramienta software que ayude al usuario a la creación y mantenimiento de los patrones. En este escenario solo se considera algunos atributos de los objetos y otro tipo de información es omitida para simplificar el ejemplo. <pattern> <id> children_visit_museum </id> <date_creation> </ date_creation > <date_lastuse> </ date_ lastuse > <item> <item_id> Museum_ Presentation </item_id> <item_order> 1 </item_order> <item_priority> 10 </item_priority> <item_data> Pres_Museum </item_data> </item> <item> <item_id> Tour_Guide </item_id> <item_order> 2 </item_order> <item_priority> 20 </item_priority> <item_data> Tour_Guide </item_data> </item> <item> <item_id> Pictures presentation </item_id> <item_order> 3 </item_order> <item_priority> 40 </item_priority> <item_content> <item_data_id> key_picture </item_data_id> <subitem> title</subitem> <subitem> date </subitem> <subitem_multiple> description</subitem_multiple> <subitem_multiple> period </subitem_multiple> </item_content> </item> </pattern> Figura 4: Ejemplo de patrón XML Nótese que la estructura propuesta define un árbol de ítems y sub-items a los que se añadirán los textos correspondientes almacenados en la base de datos, pudiendo existir numerosas variantes para un determinado ítem. Así para el ítem Museum_Presentation podrían existir varias posibilidades. Estas Hojas añadidas al árbol constituyen todo el saber que el sistema tiene sobre los ítems definidos para una presentación. La selección y poda de contenidos resulta por tanto necesaria y es la que requiere el mayor grado de inteligencia. El uso de un indicador de orden, si existe, marca la secuencia esperada de la presentación, y el valor de prioridad se utiliza aquí como mecanismo para

4 descartar en caso de abundancia de contenidos los menos importantes. La prioridad se define como un entero en el rango 0-100, siendo 100 el valor más prioritario. Cuando se realiza una consulta a la base de conocimiento, el servidor nos suministra la información bruta que luego se gestionará. Todas las variables que se puedan considerar de interés serán almacenados en una tupla: Tiempo necesario de pronunciación, ítems previos necesarios, nivel del lenguaje (infantil, divulgación, técnico), etc Las consultas sólo generarán contenidos que no incumplan los requisitos definidos por el usuario por ejemplo sobre el nivel del lenguaje. Si prioridad es normal y tiempo es alto entones inclusión es baja. Si prioridad es alta y tiempo_total es alto entonces la inclusión es alta.. Se utiliza una Base de Datos relacional para el almacenamiento de las reglas. Se dispone de un módulo software para la inferencia borrosa de las reglas almacenadas. Terminadas las consultas el árbol de contenidos (ítems y sub-ítems) dispondrá en algunas ramas de varias hojas de las que sólo podrá quedar una. Así mismo de ítems que para ser presentados necesitan de la inclusión de ítems que deben ser presentados previamente. El espacio de búsqueda puede ser resuelta por métodos específicos de búsqueda heurística de la Inteligencia Artificial, aunque en nuestra propuesta se ha preferido un método más flexible basado en la lógica borrosa. Por la naturaleza de la información de que se dispone y que se va a tratar, y teniéndose en cuenta el entorno variable en el que nos movemos, se debe disponer de las herramientas adecuadas que nos proporcionen la inteligencia para la toma de decisiones y supervisión. A medida que la complejidad de un sistema aumenta, disminuye nuestra capacidad para hacer afirmaciones precisas, incluso significativas, sobre su comportamiento, hasta que se alcanza un umbral más allá del cual precisión y relevancia son características casi mutuamente excluyentes. Se propone el uso de un conjunto de reglas borrosas para realizar la poda del árbol de ítems a presentar. Se propone utilizar una variable que indique de la probabilidad de inclusión en la presentación de un determinado contenido. El sistema borroso generará estos valores. El utilizar este tipo de reglas permitirá una mayor flexibilidad, la transición entre pertenencia y no pertenencia no es abrupta sino gradual y un ejemplo claro puede ser el tiempo de que se dispone para una presentación, cuando se habla de 10 minutos es evidente que estamos hablando de un rango próximo a 10 minutos. Las reglas serían: Si prioridad es baja y tiempo_total es alto entonces la inclusión es baja. Figura 5: Diagrama de G.A.P. Estas reglas se irán ajustando y ampliando utilizando un algoritmo basado en optimización de reglas borrosas mediante algoritmos genéticos. Como resultado se tendría la presentación que puede ser vista como una tabla que contiene el identificador del contenido a presentar y algún detalle para la explotación. En el caso del robot URBANO se dispone ya de la infraestructura necesaria para que se realicen presentaciones de forma automática utilizando una tabla como la que se presenta a continuación, en la que se dispone de los textos que dice el robot, la voz a utilizar, el gesto de la cara y del brazo, etc. Estos gestos, en la versión actual de URBANO, pueden verse modificados por su estado emocional. Un aspecto fundamental es el de la granularidad del contenido, es decir un ítem es una palabra, una frase, un párrafo o algo más complejo. Aunque desde el punto de vista de esta propuesta se ha delegado en el servidor sobre este aspecto, una granularidad pequeña da mayor flexibilidad para expresarse pero un gran esfuerzo de procesamiento e incluso de post-procesamiento si es necesario unir de

5 forma gramaticalmente correcta palabras o frases. En el primer prototipo que se pretende desarrollar se propone utilizar el párrafo como elemento de expresión, porque reduce notablemente el procesamiento. Adicionalmente a las ventajas que permiten las reglas borrosas, se puede obtener un valor añadido adicional en el caso de disponer de n patrones. En estos casos se tendrá n tablas finales y se podría: a) Elegir aleatoriamente una de ellas. b) Definir una función de calidad, en este caso el índice de calidad será de tipo pedagógico, psicológico, etc. c) Hibridar. Por último una información del grado de aceptación que ha tenido la presentación es muy importante para futuras intervenciones, por lo que se tendrá un feedback de la aceptación del público de forma que se pueda tener un conocimiento del éxito o fracaso de la exposición. Este grado de aceptación se medirá mediante un índice. Ello permitirá que en el caso de tener varias presentaciones sobre un mismo tema, se tomará aquella presentación que haya tenido un grado de aceptación mayor. 8 CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS En este artículo se explica y propone nuestro mecanismo de generación automática de presentaciones. Se han descrito nuestras experiencias basadas en este método. El sistema propuesto está basado en patrones y redes semánticas que describen la generación de información. La información se estructura en forma de árbol. Es necesario un método, como las reglas fuzzy, que permiten obtener la mejor presentación en cada momento. Dentro del prototipo desarrollado hay dos aspectos que deben mejorarse por un lado el mantenimiento de la opinión del público sobre la calidad de cada presentación, donde se contempla la posibilidad de utilizar una red neuronal; y por otro, el algoritmo genético utilizado requiere un gran esfuerzo computacional que debería reducirse identificando una forma más eficiente de cruce. De cara al futuro se ampliaran nuestros estudios de generación automática con el objetivo de mejorar la comunicación de un robot guía. References [1] I. Rahwan and P. McBurney, Argumentation Technology. IEEE Computer Society. Nov-Dec pp (2007). [2] S. Little, J. Geurts and J. Hunter, Dynamic Generation of Intelligent Multimedia Presentations though Semantic Inferencing. The Sixth European Conference on Research and Advance Technology for Digital Libraries, Rome, Italy EDCL (2002). [3] P. Barnaghi and S. Kareem, Ontology- Based Multimedia Presentation Generation. IEEE TenCon (2005). [4] S. Bocconi, Automatic Presentation Generation for Scholarly Hypermedia. 1st International Workshop on Scholarly Hypertext at the fourteenth conference on Hypertext and Hypermedia (HyperText 2003). August 30, (2003). [5] K. Brooks, Metalinear Cinematic Narrative: Theory, Process and Tool. Phd Thesis, MIT (1999). [6] A. Celentano and O. Gaggi, Schema Modelling for Automatic Generation of Multimedia Presentations. SEKE, 02 Ischia Italy, July (2002). [7] F. Frasincar and G. Hoube, XML-Based Automatic Web Presentation Generation. Proc. WebNet World Conference on Www and Internet. (2001). [8] J. Allen, Natural Language Understanding, Redwood City, Ca.: Benjamin /Cummings, 2ª ed. (1995). [9] J. Allen, AI Growing Up. The Changes and Opportunities, AI Magazine, 19 (4) (1998). [10] M. Cavazza, F. Charles and S. J. Mead, Character-based interactive storytelling. IEEE Intelligent Systems: Special Issue on AI in Interactive Entertainment, 17(4):17 24 (2002). [11] R. Cole et al., Survey of the State of the Art in Human Language Technology, Cambridge: Cambridge University Press (1996). [12] D. Jurafsky, and J. Martin, Speech and Language Processing. Prentice-Hall (2000).

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