Wonder Dynamics技术浅析（五）：虚拟场景描述解析

虚拟场景描述解析模块是 Wonder Dynamics 平台的核心组件之一，其主要功能是将用户输入的自然语言场景描述转换为机器可理解的语义表示，为后续的虚拟场景生成提供基础数据。

1. 目标:

2. 实现方法:

(1) 分词（Tokenization）:

将输入的文本分割成单词、短语或其他有意义的语言单元（tokens）。
方法:
- 基于规则的分词方法，例如使用空格、标点符号等作为分隔符。
- 基于统计模型的分词方法，例如使用隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。

(2) 去除停用词（Stop Words Removal）:

(3) 词形还原（Lemmatization）或词干提取（Stemming）:

将单词转换为基本形式（lemma）或词干（stem），以统一不同形态的单词。
方法:
- 词形还原: 使用词典和形态分析，将单词转换为词典中的基本形式，例如“running” → “run”。
- 词干提取: 使用启发式规则去除单词的后缀，例如“running” → “runn”。

(4) 拼写校正（Spell Correction）:

纠正输入文本中的拼写错误，提高语义解析的准确性。
方法:
- 基于字典的方法: 使用预定义的字典查找拼写错误并进行纠正。
- 基于统计模型的方法: 使用语言模型（例如n-gram 模型）来评估和纠正拼写错误。

(5) 关键公式:

1. 目标:

2. 实现方法:

(1) 自然语言处理（NLP）技术:

词性标注（Part-of-Speech Tagging）: 为每个单词标注词性，例如名词、动词、形容词等。
- 方法: 使用统计模型（例如HMM、CRF）或深度学习模型（例如BiLSTM-CRF、BERT）进行词性标注。
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）: 识别文本中的命名实体，例如人名、地名、组织机构名等。
- 方法: 使用深度学习模型（例如BERT-CRF、RoBERTa）进行命名实体识别。
依存句法分析（Dependency Parsing）: 分析句子中单词之间的语法依赖关系，例如主谓关系、动宾关系等。
- 方法: 使用统计模型（例如MaltParser）或深度学习模型（例如BiLSTM-based 模型）进行依存句法分析。
语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）: 识别句子中的谓词及其论元，例如施事、受事、工具等。
- 方法: 使用深度学习模型（例如BERT-based 模型）进行语义角色标注。

(2) 语义解析模型:

(3) Wonder Dynamics 采用的模型:

BERT 模型:
- 预训练: 使用大规模的文本语料库进行预训练，学习单词的上下文表示。
- 微调: 在特定的任务（例如语义解析）上进行微调，以提高模型的性能。
关键公式:
- 输入表示:
  其中， ${T}''$ 为预处理后的文本， $[\textrm{CLS}]$ 和 $[\textrm{SEP}]$ 分别为特殊标记。
- 上下文表示:
  其中， $H$ 为 BERT 输出的上下文表示。
- 语义解析:
  其中，MLP 为多层感知器，用于将 BERT 输出的上下文表示转换为语义表示。
Transformer 模型:
- 自注意力机制: 捕捉文本中单词之间的长距离依赖关系。
- 编码器-解码器架构: 编码器将输入文本编码为语义表示，解码器根据语义表示生成语义解析结果。
关键公式:
- 自注意力:
  其中， $Q,K,V$ 分别为查询、键和值矩阵，dkdk 为键的维度。
- 多头注意力:
  其中，为权重矩阵。
- 语义解析:

(4) 语义表示:

关键公式:

假设用户输入以下场景描述:

"一个阳光明媚的森林里，有高大的树木和盛开的野花，一只小鹿在悠闲地散步。"

文本预处理:

分词: “一个”, “阳光”, “明媚”, “的”, “森林”, “里”, “有”, “高大”, “的”, “树木”, “和”, “盛开”, “的”, “野花”, “，”, “一只”, “小鹿”, “在”, “悠闲”, “地”, “散步”, “。”
去除停用词: “阳光”, “明媚”, “森林”, “高大”, “树木”, “盛开”, “野花”, “小鹿”, “悠闲”, “散步”
词形还原: “阳光”, “明媚”, “森林”, “高大”, “树木”, “盛开”, “野花”, “小鹿”, “悠闲”, “散步”

语义解析: