本文關(guān)鍵詞：基于條件隨機(jī)場的口語理解研究

  更多相關(guān)文章： 人機(jī)對話系統(tǒng) 條件隨機(jī)場 口語理解 詞嵌入

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,用戶對人機(jī)交互質(zhì)量和人機(jī)對話系統(tǒng)的性能需求隨之增加。在人機(jī)對話系統(tǒng)中需要利用到口語理解技術(shù),該技術(shù)的發(fā)展水平對人機(jī)對話系統(tǒng)的性能起著至關(guān)重要的作用,因而需要尋找到合適的口語理解方式,以便促進(jìn)人機(jī)對話系統(tǒng)的發(fā)展�？谡Z理解過程涉及到自動(dòng)語音識別技術(shù),該技術(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)模型的發(fā)展帶動(dòng)下取得了很大進(jìn)展。由于系統(tǒng)因素的影響,在自動(dòng)語音識別時(shí)也可能出現(xiàn)一些識別錯(cuò)誤問題,這些錯(cuò)誤可能會(huì)因?yàn)椴灰?guī)則口語的存在而更明顯。本文主要是對目前的口語理解問題進(jìn)行了研究,通過對這些問題的分析提出了基于條件隨機(jī)場模型的穩(wěn)健性口語理解方法。本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.語音識別性能的不理想造成的識別錯(cuò)誤以及不符合文法的口語輸入往往造成口語理解性能下降。針對此問題,本文提出一種改進(jìn)口語理解穩(wěn)健性的方法。該方法通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中人工加入錯(cuò)誤文本噪聲進(jìn)行語料擴(kuò)充,送入條件隨機(jī)場口語理解模型進(jìn)行訓(xùn)練,用得到的模型對具有噪聲的未知數(shù)據(jù)集進(jìn)行口語理解。2.針對口語理解語句中詞與詞向量之間的關(guān)系對口語理解的性能所產(chǎn)生的影響,提出了一種基于詞嵌入的改進(jìn)口語理解方法。首先用word2vec對口語理解語句進(jìn)行詞嵌入處理,得到語句中所有詞的向量。通過計(jì)算詞向量之間的相似度,從而得到每個(gè)詞之間的相似度,再經(jīng)過聚類,得到一個(gè)初始模糊分類。然后將這個(gè)初始模糊分類作為一個(gè)特征,與其他的特征一起送入條件隨機(jī)場進(jìn)行口語理解訓(xùn)練,得到最終的分類結(jié)果。最后對所建立的模型在漢語交通查詢領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文建立的這種方法顯著優(yōu)于先前的基于規(guī)則的方法,此外相比數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法而言,可以顯著降低開發(fā)成本,性能卻沒有受到影響。
【關(guān)鍵詞】：人機(jī)對話系統(tǒng) 條件隨機(jī)場 口語理解 詞嵌入
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-7
• 第1章 緒論7-20
• 1.1 人機(jī)口語對話7-8
• 1.2 國內(nèi)外人機(jī)對話研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 口語理解9-18
• 1.3.1 口語理解方法10-18
• 1.4 論文的主要工作18-19
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)19-20
• 第2章 條件隨機(jī)場20-35
• 2.1 概率無向圖模型20-23
• 2.1.1 模型定義20-22
• 2.1.2 概率無向圖模型的因子分解22-23
• 2.2 條件隨機(jī)場的定義與形式23-26
• 2.2.1 條件隨機(jī)場的定義23-24
• 2.2.2 條件隨機(jī)場的參數(shù)化形式24-25
• 2.2.3 條件隨機(jī)場的簡化形式25-26
• 2.3 條件隨機(jī)場的概率計(jì)算問題26-28
• 2.3.1 前向-后向算法26-27
• 2.3.2 概率計(jì)算27
• 2.3.3 期望值的計(jì)算27-28
• 2.4 條件隨機(jī)場的學(xué)習(xí)算法28-32
• 2.4.1 改進(jìn)的迭代尺度法29-32
• 2.5 條件隨機(jī)場的預(yù)測算法32-34
• 2.6 本章小結(jié)34-35
• 第3章 基于條件隨機(jī)場的口語理解35-45
• 3.1 特征項(xiàng)選擇35-36
• 3.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備36-41
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)所用的軟件工具36-37
• 3.2.2 實(shí)驗(yàn)語料庫37
• 3.2.3 文本預(yù)處理37
• 3.2.4 語料標(biāo)注37-38
• 3.2.5 特征模板選擇38-41
• 3.3 評估指標(biāo)41
• 3.4 穩(wěn)健性口語理解實(shí)驗(yàn)過程與結(jié)果分析41-44
• 3.4.1 無噪聲條件下的口語理解41-42
• 3.4.2 噪聲條件下的口語理解42-43
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析43-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于詞嵌入的改進(jìn)口語理解45-52
• 4.1 基于詞嵌入的改進(jìn)口語理解系統(tǒng)框架45
• 4.2 詞嵌入45-47
• 4.3 K -means聚類算法47
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析47-50
• 4.5 與其他統(tǒng)計(jì)方法的比較50
• 4.6 本章小結(jié)50-52
• 第5章 總結(jié)與展望52-53
• 5.1 論文總結(jié)52
• 5.2 展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-58
• 致謝58-59
• 攻讀碩士期間已發(fā)表或錄用的論文59-60

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4 肖s，

本文編號：1102191