On passe en revue au programme de la semaine
On montre l'article soumis à IJCAI 2016: résumé de l'expé
On parle de la génération de trajectoires: est-il possible de générer les trajectoires automatiquement? (Claire)
Ivan montre l'application de gestion de trajectoires in vitro
On parle des descriptions des images rendus par Microsoft Cognitive Services, des indices de confiance utilisé, des attributs inclus dans le texte
Claire propose d'utiliser le service de description de facebook, et Aldo celui de l'artiste plastique qui balade son réseaux de neurones pour décrire la vidéo d'une ballade
Luis décrit le modèle de situation, expectatives et actions qui enregistre le comportement du robot. La situation est stable jusqu'à un changement des expectatives.
Luis propose d'utiliser Recursive Transition Network du modèle de situations de Golem pour structurer le discours produit par Golfred.
On ne sait pas jusqu'à quel point l'usage de ce modèle de situations pourrait affecter le texte qu'on a généré.
Actuellement on génére à partir des espace visités par le robot, mais le modèle de tâches du robot et la structure même de la tâche serait autant de sources possibles pour la génération.
Luis dit qu'à sa connaissance il n'y a pas de robots capable de faire un résumé de son expérience après une tâche: ça serait un beau comportement à montrer dans la Robocut en 2017.
Luis montre aussi la bibliothèque de comportements du robot qui pourrait aussi être utilisé pour générer du texte.
Aldo proposes to use an entity linker like Tag Me or Wikipedia Miner to link for instance Random Forest to its Wikipedia definition.
On discute si on a besoin des graphes de FRED pour cette tâche… où juste d'un entity linker.