Automatic Extraction of Commonsense LocatedNear Knowledge

LocatedNear relation is a kind of commonsense knowledge describing two physical objects that are typically found near each other in real life. In this paper, we study how to automatically extract such relationship through a sentence-level relation classifier and aggregating the scores of entity pairs from a large corpus. Also, we release two benchmark datasets for evaluation and future research.Comment: Accepted by ACL 2018. A preliminary version is presented on AKBC@NIPS'1

Sketch maps and verbal descriptions in structuring space

This paper reports the preliminary results of a study that aims at designing an intelligent navigation system providing automated scene descriptions and effective directions for a wayfinder. In general, there are two ways for humans to communicate about a route and its surroundings, which are verbal descriptions and graphic depictions (for instance sketch maps). Spatial preposition in language and spatial arrangement of depicted objects reflect how humans select and localise spatial objects relating to a route in navigation. This information is critical to the development of an effective cognitive model for an intelligent navigation system. An experiment including two different sizes of environments was carried out. Participants were asked to provide route instructions using both sketch maps and verbal directions. The comparisons of the two types of route instructions focus on spatial disposition and are based on the linguistic conceptual framework proposed by Talmy. The results demonstrate the basic distinctions of geometry and spatial relation in structuring a walking space

A qualitative calculus for moving point objects constrained by networks

Continu bewegende objecten vormen een belangrijk studieobject in een groot aantal domeinen. Enkele voorbeelden zijn: een bioloog die het verplaatsinggedrag van een kudde dieren wil bestuderen, een verkeersplanner die de bewegingen van auto’s wil volgen en een sportwetenschapper die de onderlinge interacties van voetballers tijdens een wedstrijd wil analyseren. Vanuit geometrisch standpunt, concentreren de meeste toepassingen zich op de positionele beweging van het voorwerp zelf waardoor bewegende objecten meestal tot punten worden vereenvoudigd. De recente evoluties in diverse plaatsbepalingstechnieken (GPS, GSM, ...) laten toe grote hoeveelheden dergelijke bewegende puntobjecten op te meten en op te slaan. Er is al heel wat onderzoek verricht in het genereren, indexeren, en modelleren en bevragen van bewegende objecten in tijdruimtelijke databanken. Redeneren over de relaties tussen bewegende puntobjecten echter vormt nog maar sinds kort het voorwerp van onderzoek, vooral het redeneren binnen een kwalitatief kader. Nieuwe technieken binnen informatiesystemen, zoals Geografische Informatiesystemen (GIS), zouden echter veel meer kwalitatieve methodes moeten hanteren. Aangezien mensen verkiezen te communiceren in kwalitatieve termen, zouden dergelijke systemen dichter komen bij de manier waarop informatie wordt meegedeeld. Wat GIS betreft, passen deze ideeën volledig binnen het onderzoeksdomein van de Naïeve Geografie (Naive Geography). Door hun populariteit, wordt een GIS niet alleen meer door domeinspecialisten gebruikt (b.v. Google Earth, systemen voor autonavigatie). Het gebruik van kwalitatieve methodes binnen informatiesystemen zou de toegankelijkheid moeten verzekeren voor een brede waaier gebruikers. Aangezien redeneren over bewegingen een belangrijk onderdeel vormt van het alledaagse menselijke kennisvermogen, is er een duidelijke behoefte om een kwalitatieve ‘bewegingscalculus’ te ontwikkelen. In het domein van kwalitatief ruimtelijk redeneren is Mereotopologie het meest onderzochte studiegebied. Volgens het 9-Intersectie Model (9-Intersection Model) echter zijn er slechts twee triviale topologische relaties tussen twee puntobjecten: de objecten zijn ofwel co-incident ofwel disjunct. Aangezien bewegende objecten in de realiteit meestal niet samenvallen, en topologische modellen geen verder onderscheid kunnen maken tussen disjuncte objecten, zijn deze calculi in het geval van bewegende puntobjecten niet expressief genoeg. Een typisch voorbeeld is het geval waar twee vliegtuigen zich in een gescheiden relatie bevinden. Het is noodzakelijk om te weten of deze beide vliegtuigen in deze relatie kunnen blijven, zoniet kunnen de gevolgen catastrofaal zijn. De Kwalitatieve Traject Calculus (Qualitative Trajectory Calculus: QTC), geïntroduceerd door Van de Weghe, is op dit vlak expressiever. QTC beschrijft en redeneert over kwalitatieve relaties tussen disjuncte continu bewegende puntobjecten. In Van de Weghe, worden twee soorten QTC geïntroduceerd. De basiscalculus (QTC-Basic: QTCB) beschrijft de onderlinge relaties tussen bewegende puntobjecten met behulp van afstandsvergelijkingen, terwijl QTC-Dubbel Kruis (QTC-Double Cross: QTCC) de relaties beschrijft via een referentieframe bestaande uit drie referentielijnen in de vorm van een dubbel kruis. Moreira et al. maken een onderscheid tussen twee soorten bewegende objecten: voorwerpen die in de vrije ruimte kunnen bewegen (b.v. een vogel die door de lucht vliegt) en voorwerpen die in hun bewegingsvrijheid beperkt worden (b.v. een trein kan enkel op het spoorwegnetwerk bewegen). Een groot aantal bewegingen worden duidelijk begrensd door een netwerk (binnenschepen kunnen enkel varen op kanalen en sommige rivieren, auto’s rijden op straatnetwerken, enz.). Daarom is de hoofddoelstelling van dit proefschrift het uitbreiden van de QTC theorie naar objecten die enkel op netwerken kunnen bewegen. Met andere woorden, het doel is een kwalitatieve calculus op te stellen die het mogelijk maakt om relaties tussen bewegende puntobjecten die enkel op netwerken kunnen bewegen te beschrijven en te onderzoeken: De Kwalitative Traject Caculus op Netwerken (QTCN). Een tweede doelstelling bestaat erin om een eerste aanzet te geven tot de taalkundige en cognitieve bruikbaarheid en geschiktheid van QTC

An Introduction to Ontology

Analytical philosophy of the last one hundred years has been heavily influenced by a doctrine to the effect that one can arrive at a correct ontology by paying attention to certain superficial (syntactic) features of first-order predicate logic as conceived by Frege and Russell. More specifically, it is a doctrine to the effect that the key to the ontological structure of reality is captured syntactically in the ‘Fa’ (or, in more sophisticated versions, in the ‘Rab’) of first-order logic, where ‘F’ stands for what is general in reality and ‘a’ for what is individual. Hence “f(a)ntology”. Because predicate logic has exactly two syntactically different kinds of referring expressions—‘F’, ‘G’, ‘R’, etc., and ‘a’, ‘b’, ‘c’, etc.—so reality must consist of exactly two correspondingly different kinds of entity: the general (properties, concepts) and the particular (things, objects), the relation between these two kinds of entity being revealed in the predicate-argument structure of atomic formulas in first-order logic

Approaching the Symbol Grounding Problem with Probabilistic Graphical Models

In order for robots to engage in dialog with human teammates, they must have the ability to map between words in the language and aspects of the external world. A solution to this symbol grounding problem (Harnad, 1990) would enable a robot to interpret commands such as “Drive over to receiving and pick up the tire pallet.” In this article we describe several of our results that use probabilistic inference to address the symbol grounding problem. Our specific approach is to develop models that factor according to the linguistic structure of a command. We first describe an early result, a generative model that factors according to the sequential structure of language, and then discuss our new framework, generalized grounding graphs (G3). The G3 framework dynamically instantiates a probabilistic graphical model for a natural language input, enabling a mapping between words in language and concrete objects, places, paths and events in the external world. We report on corpus-based experiments where the robot is able to learn and use word meanings in three real-world tasks: indoor navigation, spatial language video retrieval, and mobile manipulation.U.S. Army Research Laboratory. Collaborative Technology Alliance Program (Cooperative Agreement W911NF-10-2-0016)United States. Office of Naval Research (MURI N00014-07-1-0749