【摘要】：隨著社會和科學的快速發(fā)展,智能服務機器人已經(jīng)實現(xiàn)了從熒幕到人們的日常生活中,要實現(xiàn)智能服務機器人更方便快捷地為人們服務,還是有許多問題需要解決。自然語言指令淺層信息已經(jīng)完成了識別任務,本文是在指令關(guān)鍵信息的提取上進行了深入的研究,提出一種運用支持向量機算法來提取指令中隱含的深層信息,幫助機器人去理解語音指令。首先,本文在家庭環(huán)境中收集人們發(fā)給智能服務機器人的語音指令,對收集到的語料進行分詞、詞性標注等文本處理。其次,對語料庫中的指令語句的實體特征進行分析,運用條件隨機場模型并構(gòu)造識別實體的特征模板,調(diào)用條件隨機場算法進行關(guān)鍵信息識別。對于指令中隱含的深層信息在支持向量機模型的基礎(chǔ)上,運用LibSVM方法來實現(xiàn)實體之間關(guān)系的提取,把提取到的實體信息和實體關(guān)系信息進行存儲,以此方式來提高家庭服務機器人為人們服務的執(zhí)行效率。最后,由于XML知識庫具有方便操作速度快的特點,本文把從指令中提取到的淺層信息和隱含的深層信息都存放到了XML知識庫中。在論文中出示了實體識別的實驗結(jié)果和分析,本文實現(xiàn)了提取指令深層信息的識別系統(tǒng)。圖11幅;表11個;參41篇。
【學位授予單位】：華北理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP242
【圖文】：

系統(tǒng)總體功能模塊圖

準確率Fig.2Accuracyrate

召回率Fig.3recallrate

【參考文獻】

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本文編號：2772275