本文關(guān)鍵詞：信息檢索系統(tǒng)中智能人機(jī)交互方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：伴隨著網(wǎng)絡(luò)上的信息急劇增長(zhǎng),人們?yōu)榱嗽诤迫鐭熀５男畔⒅蝎@取有用知識(shí),對(duì)高效地獲取信息的需求尤為迫切。在諸多技術(shù)中,信息檢索技術(shù)通過不斷發(fā)展和完善,越來越受到人們的重視。但是現(xiàn)有的信息檢索技術(shù)仍存在一些問題和缺陷,如信息的組織與管理,交互智能性受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的普遍關(guān)注。 本文關(guān)注于信息檢索領(lǐng)域中兩類系統(tǒng)的智能交互方法進(jìn)行研究,分別通過改變信息的組織和管理方式以及信息獲取方式,來增強(qiáng)檢索系統(tǒng)的智能性和交互性,提高用戶獲取知識(shí)的便捷性。本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)包括： 1.圖像檢索結(jié)果可視化。大多數(shù)搜索引擎允許用戶使用關(guān)鍵字來表示查詢意圖,并將檢索結(jié)果以一維的線性排列進(jìn)行展示。這種檢索方式存在兩類問題：第一,使用關(guān)鍵字的方法來表達(dá)查詢意圖,由于語義模糊性和多義性等原因,導(dǎo)致查詢歧義和查詢意圖不精確問題。第二,線性展示檢索結(jié)果只是完成了結(jié)果的提供,存在多種問題,如導(dǎo)航性差,用戶尋找信息困難,相同的檢索結(jié)果難以滿足不同用戶興趣等。本文創(chuàng)新性的提出視覺標(biāo)簽云(Visual Tag Cloud)的概念,利用視覺標(biāo)簽云實(shí)現(xiàn)檢索結(jié)果的可視化及用戶導(dǎo)航。視覺標(biāo)簽云是在傳統(tǒng)標(biāo)簽云的基礎(chǔ)上,為每個(gè)文本標(biāo)簽選取了具有代表性的圖像樣例來表示當(dāng)前文本標(biāo)簽的視覺標(biāo)簽,有效的增強(qiáng)了標(biāo)簽云的表達(dá)能力。 視覺標(biāo)簽云的生成過程包括兩個(gè)步驟：(1)在文本標(biāo)簽選擇算法中,為增加標(biāo)簽多樣性和新穎性,在標(biāo)簽得分計(jì)算過程中綜合考慮標(biāo)簽的使用頻率和標(biāo)簽間關(guān)系,標(biāo)簽間關(guān)系包括：標(biāo)簽共現(xiàn)、語義相似度和利用視覺語言模型(Visual Language Model)構(gòu)建的標(biāo)簽視覺相似度。(2)在視覺標(biāo)簽選擇過程中,利用AP算法為每個(gè)文本標(biāo)簽選取相應(yīng)的視覺標(biāo)簽。實(shí)驗(yàn)證明,使用視覺標(biāo)簽云對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行可視化處理可以解決查詢歧義問題,幫助用戶明確查詢意圖,進(jìn)一步可以實(shí)現(xiàn)查詢結(jié)果的精細(xì)化處理,有效的幫助用戶對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行整體認(rèn)知,以及用戶導(dǎo)航,具有重要意義。 2.多輪對(duì)話系統(tǒng)中智能對(duì)話管理策略,本文利用基于議程的對(duì)話管理架構(gòu),通過引入用戶信息智能體(UIA),實(shí)現(xiàn)了具有信息獨(dú)立性、任務(wù)獨(dú)立性的對(duì)話管理。該對(duì)話管理模型的主要特點(diǎn)是將對(duì)話邏輯中的任務(wù)相關(guān)部分從對(duì)話控制等主題無關(guān)內(nèi)容中分離,使該架構(gòu)具有更強(qiáng)的可遷移性,有助于復(fù)雜的面向多主題任務(wù)的混合主導(dǎo)系統(tǒng)快速開發(fā),使對(duì)話系統(tǒng)在產(chǎn)業(yè)界的開發(fā)成為可能。對(duì)話系統(tǒng)的廣泛使用可以改變?nèi)藗儷@取知識(shí)的途徑,實(shí)現(xiàn)了通過語音對(duì)話這一更為方便、自然的方式及時(shí)、有效的獲取信息,具有極高的應(yīng)用價(jià)值。 對(duì)話管理策略中任務(wù)相關(guān)部分通過挖掘任務(wù)相關(guān)的信息完成構(gòu)建知識(shí)庫,基于知識(shí)庫構(gòu)建主題樹,實(shí)現(xiàn)對(duì)話流程預(yù)定義。對(duì)話管理策略中的任務(wù)無關(guān)部分即對(duì)話控制引擎,負(fù)責(zé)對(duì)話控制以及容錯(cuò)處理。為實(shí)現(xiàn)多主題任務(wù)的對(duì)話系統(tǒng),本文實(shí)現(xiàn)了基于主題操控子樹的關(guān)鍵字觸發(fā)主題跳轉(zhuǎn)策略,解決了對(duì)話過程中的主題切換問題。針對(duì)對(duì)話控制中的容錯(cuò)處理,文章通過挖掘用戶交互行為,在多層馬爾科夫決策過程的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了四步容錯(cuò)模型(4-MDP),用于提示并幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)、改正錯(cuò)誤,保證對(duì)話的順利進(jìn)行。 在實(shí)驗(yàn)中,本文在自主收集的數(shù)據(jù)集,利用事務(wù)處理成功度、平均交互輪數(shù)、錯(cuò)誤觸發(fā)率和平均錯(cuò)誤恢復(fù)率等測(cè)評(píng)指標(biāo)全面的對(duì)對(duì)話控制策略和容錯(cuò)模型進(jìn)行了評(píng)測(cè),并與已有的算法進(jìn)行,證明了本文方法所提的有效性。
【關(guān)鍵詞】：智能交互 檢索結(jié)果可視化 視覺標(biāo)簽云 對(duì)話控制 容錯(cuò)模型
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 檢索結(jié)果可視化13-15
• 1.2.2 對(duì)話系統(tǒng)15-16
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容及意義16-19
• 1.3.1 圖像檢索結(jié)果可視化16-18
• 1.3.2 對(duì)話管理策略18-19
• 1.4 本文的主要結(jié)構(gòu)19-20
• 第二章 相關(guān)背景知識(shí)及問題描述20-28
• 2.1 檢索結(jié)果可視化方法20-21
• 2.2 標(biāo)簽云21-22
• 2.3 對(duì)話管理22-26
• 2.3.1 對(duì)話管理策略22-24
• 2.3.2 容錯(cuò)處理方法24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第三章 基于視覺標(biāo)簽云的圖像檢索結(jié)果可視化方法28-45
• 3.1 引言28-29
• 3.2 視覺標(biāo)簽云構(gòu)建算法29-36
• 3.2.1 問題定義29
• 3.2.2 文本標(biāo)簽選擇算法29-35
• 3.2.3 視覺標(biāo)簽選擇算法35-36
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析36-43
• 3.3.1 數(shù)據(jù)集36-37
• 3.3.2 評(píng)測(cè)指標(biāo)37-40
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果40-43
• 3.4 本章小結(jié)43-45
• 第四章 具有信息獨(dú)立性的智能對(duì)話管理策略45-66
• 4.1 引言45-47
• 4.2 對(duì)話管理策略47-58
• 4.2.1 知識(shí)庫47-51
• 4.2.2 對(duì)話控制策略51-55
• 4.2.3 容錯(cuò)處理算法55-58
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析58-65
• 4.3.1 語料挖掘方法及結(jié)果58-60
• 4.3.2 數(shù)據(jù)集60-61
• 4.3.3 評(píng)測(cè)指標(biāo)61-62
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果62-65
• 4.4 本章小節(jié)65-66
• 第五章 總結(jié)與展望66-69
• 5.1 本文工作總結(jié)66-68
• 5.2 未來工作68-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 致謝73-74
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄74-75
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目75-76
• 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表76

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 歐亮;;信息檢索可視化研究綜述[J];情報(bào)探索;2011年03期

  本文關(guān)鍵詞：信息檢索系統(tǒng)中智能人機(jī)交互方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：355102