Parsing-Based Recognition of Hierarchical Plans Using the Grammar Constraint
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3A10467499" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:10467499 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://journals.flvc.org/FLAIRS/article/view/133367" target="_blank" >https://journals.flvc.org/FLAIRS/article/view/133367</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.32473/flairs.36.133367" target="_blank" >10.32473/flairs.36.133367</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Parsing-Based Recognition of Hierarchical Plans Using the Grammar Constraint
Popis výsledku v původním jazyce
Plan recognition is the problem of recognizing a goal task and an agent's plan based on the observed actions. Plan recognition techniques can be employed in multiagent systems, behaviour recognition, computer security, and other fields related to artificial intelligence. Hierarchical task networks (HTN) describe the decomposition hierarchy of tasks in planning problems. In HTN plan recognition, a prefix of the plan (actions observed so far) is given as an input, and the aim is to find a task that decomposes into a sequence of actions with the given prefix. In this paper, we show how the performance of parsing-based HTN plan recognition can be improved by restricting possible suffixes of the given prefix based on generalized arc consistency of a corresponding context-free grammar.
Název v anglickém jazyce
Parsing-Based Recognition of Hierarchical Plans Using the Grammar Constraint
Popis výsledku anglicky
Plan recognition is the problem of recognizing a goal task and an agent's plan based on the observed actions. Plan recognition techniques can be employed in multiagent systems, behaviour recognition, computer security, and other fields related to artificial intelligence. Hierarchical task networks (HTN) describe the decomposition hierarchy of tasks in planning problems. In HTN plan recognition, a prefix of the plan (actions observed so far) is given as an input, and the aim is to find a task that decomposes into a sequence of actions with the given prefix. In this paper, we show how the performance of parsing-based HTN plan recognition can be improved by restricting possible suffixes of the given prefix based on generalized arc consistency of a corresponding context-free grammar.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
The International FLAIRS Conference Proceedings
ISBN
—
ISSN
2334-0762
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
—
Název nakladatele
LibraryPress@UF
Místo vydání
Neuveden
Místo konání akce
Clearwater Beach, Florida, USA
Datum konání akce
14. 5. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—