الملخص: أدى التبني المتزايد للمركبات الكهربائية (EVs) وتطور أنظمة المركبات المتصلة إلى زيادة الحاجة إلى حلول إدارة شحن ذكية. يقدم هذا المقال ReChat، وهو روبوت محادثة متعدد اللغات قائم على المهام مصمم لتحسين إدارة شحن المركبات الكهربائية من خلال فهم دقيق للنية المرتبطة بالمهام وإرسال إجراءات آمنة. من خلال الاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يمكّن ReChat من التفاعل السلس للمستخدمين مع أنظمة الشحن عبر ست لغات (الإسبانية، الإنجليزية، الألمانية، الفرنسية، الإيطالية، والبرتغالية). تم تطوير مجموعة بيانات مخصصة لتدريب وتقييم قدرات تصنيف نية الروبوت، مما يضمن أداءً قويًا في سياقات لغوية متنوعة. تُظهر تحليل المقارنة لمصنفات النية القائمة على تمثيلات الترميز الثنائي متعدد اللغات من المحولات (mBERT) أن نموذج mBERT متعدد اللغات المجمع حقق قيم_macro-1 تتراوح بين 68.0% و78.4% عبر اللغات، بينما حققت نماذج mBERT الخاصة باللغة قيم macro-1 تتراوح من 64.7% إلى 78.9%. يعزز هذا العمل تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي محادثية قوية للنقل الذكي، موضحًا بنية معيارية وأدلة تجريبية على قابلية التكيف متعدد اللغات في التطبيقات الواقعية.
درس Donate وآخرون (الخميس) هذا السؤال.