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

【摘要】：伴隨著網絡上的信息急劇增長,人們?yōu)榱嗽诤迫鐭熀５男畔⒅蝎@取有用知識,對高效地獲取信息的需求尤為迫切。在諸多技術中,信息檢索技術通過不斷發(fā)展和完善,越來越受到人們的重視。但是現有的信息檢索技術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術界和工業(yè)界的普遍關注。 本文關注于信息檢索領域中兩類系統(tǒng)的智能交互方法進行研究,分別通過改變信息的組織和管理方式以及信息獲取方式,來增強檢索系統(tǒng)的智能性和交互性,提高用戶獲取知識的便捷性。本文的主要工作及創(chuàng)新點包括： 1.圖像檢索結果可視化。大多數搜索引擎允許用戶使用關鍵字來表示查詢意圖,并將檢索結果以一維的線性排列進行展示。這種檢索方式存在兩類問題：第一,使用關鍵字的方法來表達查詢意圖,由于語義模糊性和多義性等原因,導致查詢歧義和查詢意圖不精確問題。第二,線性展示檢索結果只是完成了結果的提供,存在多種問題,如導航性差,用戶尋找信息困難,相同的檢索結果難以滿足不同用戶興趣等。本文創(chuàng)新性的提出視覺標簽云(Visual Tag Cloud)的概念,利用視覺標簽云實現檢索結果的可視化及用戶導航。視覺標簽云是在傳統(tǒng)標簽云的基礎上,為每個文本標簽選取了具有代表性的圖像樣例來表示當前文本標簽的視覺標簽,有效的增強了標簽云的表達能力。 視覺標簽云的生成過程包括兩個步驟：(1)在文本標簽選擇算法中,為增加標簽多樣性和新穎性,在標簽得分計算過程中綜合考慮標簽的使用頻率和標簽間關系,標簽間關系包括：標簽共現、語義相似度和利用視覺語言模型(Visual Language Model)構建的標簽視覺相似度。(2)在視覺標簽選擇過程中,利用AP算法為每個文本標簽選取相應的視覺標簽。實驗證明,使用視覺標簽云對檢索結果進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,進一步可以實現查詢結果的精細化處理,有效的幫助用戶對檢索結果進行整體認知,以及用戶導航,具有重要意義。 2.多輪對話系統(tǒng)中智能對話管理策略,本文利用基于議程的對話管理架構,通過引入用戶信息智能體(UIA),實現了具有信息獨立性、任務獨立性的對話管理。該對話管理模型的主要特點是將對話邏輯中的任務相關部分從對話控制等主題無關內容中分離,使該架構具有更強的可遷移性,有助于復雜的面向多主題任務的混合主導系統(tǒng)快速開發(fā),使對話系統(tǒng)在產業(yè)界的開發(fā)成為可能。對話系統(tǒng)的廣泛使用可以改變人們獲取知識的途徑,實現了通過語音對話這一更為方便、自然的方式及時、有效的獲取信息,具有極高的應用價值。 對話管理策略中任務相關部分通過挖掘任務相關的信息完成構建知識庫,基于知識庫構建主題樹,實現對話流程預定義。對話管理策略中的任務無關部分即對話控制引擎,負責對話控制以及容錯處理。為實現多主題任務的對話系統(tǒng),本文實現了基于主題操控子樹的關鍵字觸發(fā)主題跳轉策略,解決了對話過程中的主題切換問題。針對對話控制中的容錯處理,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上設計了四步容錯模型(4-MDP),用于提示并幫助用戶及時發(fā)現、改正錯誤,保證對話的順利進行。 在實驗中,本文在自主收集的數據集,利用事務處理成功度、平均交互輪數、錯誤觸發(fā)率和平均錯誤恢復率等測評指標全面的對對話控制策略和容錯模型進行了評測,并與已有的算法進行,證明了本文方法所提的有效性。
【關鍵詞】：智能交互 檢索結果可視化 視覺標簽云 對話控制 容錯模型
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：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 研究現狀13-16
• 1.2.1 檢索結果可視化13-15
• 1.2.2 對話系統(tǒng)15-16
• 1.3 本文研究的主要內容及意義16-19
• 1.3.1 圖像檢索結果可視化16-18
• 1.3.2 對話管理策略18-19
• 1.4 本文的主要結構19-20
• 第二章 相關背景知識及問題描述20-28
• 2.1 檢索結果可視化方法20-21
• 2.2 標簽云21-22
• 2.3 對話管理22-26
• 2.3.1 對話管理策略22-24
• 2.3.2 容錯處理方法24-26
• 2.4 本章小結26-28
• 第三章 基于視覺標簽云的圖像檢索結果可視化方法28-45
• 3.1 引言28-29
• 3.2 視覺標簽云構建算法29-36
• 3.2.1 問題定義29
• 3.2.2 文本標簽選擇算法29-35
• 3.2.3 視覺標簽選擇算法35-36
• 3.3 實驗結果及分析36-43
• 3.3.1 數據集36-37
• 3.3.2 評測指標37-40
• 3.3.3 實驗結果40-43
• 3.4 本章小結43-45
• 第四章 具有信息獨立性的智能對話管理策略45-66
• 4.1 引言45-47
• 4.2 對話管理策略47-58
• 4.2.1 知識庫47-51
• 4.2.2 對話控制策略51-55
• 4.2.3 容錯處理算法55-58
• 4.3 實驗結果及分析58-65
• 4.3.1 語料挖掘方法及結果58-60
• 4.3.2 數據集60-61
• 4.3.3 評測指標61-62
• 4.3.4 實驗結果62-65
• 4.4 本章小節(jié)65-66
• 第五章 總結與展望66-69
• 5.1 本文工作總結66-68
• 5.2 未來工作68-69
• 參考文獻69-73
• 致謝73-74
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文目錄74-75
• 攻讀學位期間參加的科研項目75-76
• 學位論文評閱及答辯情況表76

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前1條

1 歐亮;;信息檢索可視化研究綜述[J];情報探索;2011年03期

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

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本文編號：355102