Augmenting Automation: Intent-Based User Instruction Classification with Machine Learning

要約

電気オートメーション・システムは、電気回路や電気機器の制御に利便性と効率性を提供します。伝統的に、これらのシステムは、制御のために事前に定義されたコマンドに依存しており、柔軟性と適応性を制限している。本論文では、機械学習技術を用いたインテント・ベースのユーザー命令分類を導入することで、自動化を強化する新しいアプローチを提案する。本システムは、ユーザの指示をインテントとして表現することで、定義済みのコマンドに依存することなく、電気回路の動的な制御を可能にする。ユーザ指示のラベル付きデータセットで学習した機械学習モデルにより、本システムはユーザ入力から意図を分類し、より直感的で適応性の高い制御スキームを実現します。本論文では、意図分類のための機械学習モデルの開発について詳述し、意図ベースの電気自動化システムの設計と実装について述べる。実験結果は、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、電気自動化システムの機能を拡張する上で、我々のアプローチの有効性を実証している。我々の研究は、ユーザーとその環境とのよりシームレスなインタラクションを提供することで、スマートテクノロジーの進歩に貢献する。

要約(オリジナル)

Electric automation systems offer convenience and efficiency in controlling electrical circuits and devices. Traditionally, these systems rely on predefined commands for control, limiting flexibility and adaptability. In this paper, we propose a novel approach to augment automation by introducing intent-based user instruction classification using machine learning techniques. Our system represents user instructions as intents, allowing for dynamic control of electrical circuits without relying on predefined commands. Through a machine learning model trained on a labeled dataset of user instructions, our system classifies intents from user input, enabling a more intuitive and adaptable control scheme. We present the design and implementation of our intent-based electric automation system, detailing the development of the machine learning model for intent classification. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach in enhancing user experience and expanding the capabilities of electric automation systems. Our work contributes to the advancement of smart technologies by providing a more seamless interaction between users and their environments.

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