本文選題：文本分類 + 意圖理解�。� 參考：《高技術(shù)通訊》2017年07期

【摘要】：針對人-機器人語音交互中經(jīng)過語音識別的文本指令,提出了一種利用漢語拼音中聲韻母作為特征的深度學習文本分類模型。首先,以無人駕駛車語音導航控制為人機交互的應用背景,分析其文本指令結(jié)構(gòu)并分別構(gòu)建單一意圖與復雜意圖語料庫;其次,在以字符作為文本分類特征的基礎上,結(jié)合漢語拼音與英文單詞的區(qū)別,提出了一種利用拼音聲韻母字符作為中文文本分類的特征表示方法;然后,用門控遞歸單元(GRU)代替?zhèn)鹘y(tǒng)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡單元以解決其難以捕獲長時間維度特征的不足,為提取信息的高階特征、縮短特征序列長度并加快模型收斂速度,建立了一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及GRU遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習文本分類模型。最后,為驗證模型在處理長、短序列任務上的表現(xiàn),在上述兩個語料庫上對提出的模型分別進行十折交叉測試,并與其他分類方法進行比較與分析,結(jié)果表明該模型顯著地提高了分類準確率。
[Abstract]:In this paper, a deep learning text classification model based on phonetic mother in Chinese pinyin is proposed for the text instruction of speech recognition in human-robot speech interaction. Firstly, the structure of text instruction is analyzed and the corpus of single intention and complex intention is constructed based on the application background of man-machine interaction based on the voice navigation control of driverless vehicle. Secondly, on the basis of the character as the text classification feature, the structure of the text instruction structure is analyzed and the corpus of single intention and complex intention is constructed separately. Combined with the difference between Chinese phonetic alphabet and English words, this paper proposes a method of feature representation of Chinese text classification by using phonetic rhyme characters as Chinese text classification. In order to extract the high order feature of information, shorten the length of feature sequence and speed up the convergence of model, grub is used to replace the traditional recursive neural network unit to solve the problem that it is difficult to capture the feature of long time dimension. An in-depth learning text classification model combining convolution neural network and GRU recurrent neural network is established. Finally, in order to verify the performance of the model in processing long and short sequence tasks, the proposed models are tested on the above two corpora, and compared with other classification methods. The results show that the classification accuracy of the model is improved significantly.
【作者單位】： 上海交通大學自動化系系統(tǒng)控制與信息處理教育部重點實驗室;上海交通大學人文學院;上海交通大學安泰經(jīng)濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金(91646205)資助項目
【分類號】：TP18;TP391.1

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本文編號：1823860