SensorChat: Answering Qualitative and Quantitative Questions during Long-Term Multimodal Sensor Interactions
作者: Xiaofan Yu, Lanxiang Hu, Benjamin Reichman, Dylan Chu, Rushil Chandrupatla, Xiyuan Zhang, Larry Heck, Tajana Rosing
分类: cs.AI, cs.HC
发布日期: 2025-02-05 (更新: 2025-07-18)
备注: To appear in IMWUT'25. Code is available at: https://github.com/Orienfish/SensorChat
💡 一句话要点
SensorChat：用于长期多模态传感器交互的问答系统，解决定量和定性问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 传感器数据 问答系统 自然语言处理 大型语言模型 时间序列数据 健康监测 多模态交互
📋 核心要点
- 现有系统在处理长时间或高频率的传感器数据，以及需要精确数值答案的定量问题方面存在局限性。
- SensorChat通过问题分解、传感器数据查询和答案组装的三阶段流程，利用大型语言模型和数据查询技术，实现对用户问题的准确回答。
- 实验结果表明，SensorChat在定量问题上的答案准确率比现有最佳系统高93%，用户研究也验证了其在回答定性问题方面的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出SensorChat，这是一个端到端的问答系统，专为使用长期、高频时间序列数据进行日常生活监测而设计。当用户提出问题时，系统自动分析完整的传感器数据历史，提取相关信息，并生成适当的响应。SensorChat能够有效处理需要精确数值答案的定量问题，以及需要高层次推理以推断主观见解的定性问题。该系统采用创新的三阶段流程，包括问题分解、传感器数据查询和答案组装。第一阶段和第三阶段利用大型语言模型（LLM）来解释人类查询并生成响应。中间的查询阶段从完整的传感器数据历史中提取相关信息。实际应用表明，SensorChat能够在云服务器上进行实时交互，并且在量化后也能完全在边缘平台运行。全面的问答评估表明，SensorChat在定量问题上的答案准确率比最佳的现有系统高出93%。此外，一项包含八名志愿者的用户研究突出了SensorChat在回答定性问题方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于传感器数据的问答系统难以处理长时间、高频率的数据，并且在回答需要精确数值的定量问题时表现不佳。这些系统通常只能处理短时间（例如，一分钟）或低频率（例如，每日步数）的传感器数据，无法提供深入的健康相关见解。
核心思路：SensorChat的核心思路是将问题分解为更小的、易于处理的子问题，然后从长时间的传感器数据中提取相关信息，最后将这些信息组合成一个完整的答案。这种方法允许系统有效地处理复杂的问题，并提供准确的定量和定性答案。
技术框架：SensorChat采用三阶段的流水线架构。第一阶段是问题分解，利用大型语言模型（LLM）将用户提出的问题分解为更小的子问题。第二阶段是传感器数据查询，根据分解后的子问题，从完整的传感器数据历史中提取相关信息。第三阶段是答案组装，利用LLM将提取的信息组合成一个连贯且有意义的答案。
关键创新：SensorChat的关键创新在于其三阶段的流水线架构，该架构能够有效地处理长时间、高频率的传感器数据，并提供准确的定量和定性答案。此外，SensorChat还利用大型语言模型来解释用户查询和生成响应，从而提高了系统的可用性和用户体验。
关键设计：问题分解阶段使用预训练的LLM进行微调，以更好地理解用户查询的意图。传感器数据查询阶段使用高效的索引结构来加速数据检索。答案组装阶段使用LLM生成自然语言的答案，并确保答案的准确性和一致性。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SensorChat在定量问题上的答案准确率比现有最佳系统高出93%。用户研究表明，SensorChat能够有效地回答定性问题，并提供有用的健康相关见解。此外，SensorChat能够在云服务器上进行实时交互，并且在量化后也能完全在边缘平台运行，展示了其在实际应用中的可行性。
🎯 应用场景
SensorChat可应用于各种健康监测和智能家居场景。例如，它可以帮助用户了解他们的睡眠质量、活动水平和饮食习惯，并提供个性化的健康建议。此外，SensorChat还可以用于监测老年人的健康状况，并在发生紧急情况时及时发出警报。该系统具有在云端和边缘设备上运行的能力，使其能够适应不同的应用场景。
📄 摘要（原文）
Natural language interaction with sensing systems is crucial for addressing users' personal concerns and providing health-related insights into their daily lives. When a user asks a question, the system automatically analyzes the full history of sensor data, extracts relevant information, and generates an appropriate response. However, existing systems are limited to short-duration (e.g., one minute) or low-frequency (e.g., daily step count) sensor data. In addition, they struggle with quantitative questions that require precise numerical answers. In this work, we introduce SensorChat, the first end-to-end QA system designed for daily life monitoring using long-duration, high-frequency time series data. Given raw sensor signals spanning multiple days and a user-defined natural language question, SensorChat generates semantically meaningful responses that directly address user concerns. SensorChat effectively handles both quantitative questions that require numerical precision and qualitative questions that require high-level reasoning to infer subjective insights. To achieve this, SensorChat uses an innovative three-stage pipeline including question decomposition, sensor data query, and answer assembly. The first and third stages leverage Large Language Models (LLMs) to interpret human queries and generate responses. The intermediate querying stage extracts relevant information from the complete sensor data history. Real-world implementations demonstrate SensorChat's capability for real-time interactions on a cloud server while also being able to run entirely on edge platforms after quantization. Comprehensive QA evaluations show that SensorChat achieves 93% higher answer accuracy than the best performing state-of-the-art systems on quantitative questions. Furthermore, a user study with eight volunteers highlights SensorChat's effectiveness in answering qualitative questions.