法国格勒诺布尔大学阿尔卑斯分校, 法国国家科学研究中心, 法国格勒诺布尔理工学院, 法国信息与系统实验室 发布 MuRAL 数据集, 应用在 智能家居、自然语言处理 领域

法国格勒诺布尔大学阿尔卑斯分校, 法国国家科学研究中心, 法国格勒诺布尔理工学院, 法国信息与系统实验室 本次发布的数据集 MuRAL, MuRAL是一个多居民环境传感器数据集，包含超过21小时的多用户传感器数据，采集自21个智能家居环境的会话。该数据集以细粒度的自然语言描述、居民身份和高级活动标签进行标注，所有这些都在动态的、现实的多居民环境中进行。我们使用最先进的语言模型对MuRAL进行了基准测试，以完成三个核心任务：主体分配、动作描述和活动分类。我们的结果表明，虽然LLM可以对环境数据进行丰富的语义解释，但当前模型在处理多用户歧义和不明确的传感器上下文方面仍然面临挑战。我们发布MuRAL以支持未来在智能环境中基于LLM的、可解释的和社会感知的活动理解研究。

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