本文關(guān)鍵詞：人機交互中的文本語意理解研究

  更多相關(guān)文章： 人機交互 語意理解 服務(wù)機器人 語音導(dǎo)航 最大熵 關(guān)鍵詞匹配

【摘要】：在多種人機交互方式中,語音交互對人來說是最自然、方便、直接的方式,而自然語言語意理解技術(shù)在人機語音交互中有著重要的作用。本文針對家庭服務(wù)機器人和智能車載語音導(dǎo)航兩個場景下的用戶語意理解做了研究。首先針對自然語言文本語意理解系統(tǒng)中的核心模塊——文本語意理解模塊,嘗試結(jié)合語義關(guān)聯(lián)信息和統(tǒng)計信息,提出了一種最大熵和關(guān)鍵詞匹配相結(jié)合的改進(jìn)算法。其次,在家庭服務(wù)機器人和智能車載語音導(dǎo)航場景下,利用樹狀結(jié)構(gòu)的形式分別對兩種系統(tǒng)中所用到的用戶語意進(jìn)行了定義,形成語意樹。通過收集和整理相關(guān)場景語料,建立了家庭服務(wù)機器人語料庫和智能車載語音導(dǎo)航語料庫,并對所有語料進(jìn)行切分和用戶語意標(biāo)注。最后,在兩個語料庫上做交叉測試,通過計算宏平均和微平均評估算法的效果,并與K最近鄰算法、支持向量機算法和最大熵算法做了對比。結(jié)果表明,本文提出的算法是有效的,比最大熵算法和K最近鄰算法的效果要好。而且在智能車載語音導(dǎo)航語料庫上,本文提出的算法比支持向量機的算法更好。
【關(guān)鍵詞】：人機交互 語意理解 服務(wù)機器人 語音導(dǎo)航 最大熵 關(guān)鍵詞匹配
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景和意義8-11
• 1.2 自然語言語意理解技術(shù)現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第二章 自然語言文本語意理解14-35
• 2.1 語音轉(zhuǎn)化文本14-15
• 2.2 文本語意理解的流程15-21
• 2.2.1 文本語意標(biāo)注和分詞16-18
• 2.2.2 文本特征提取18-21
• 2.3 文本語意理解算法21-34
• 2.3.1 KNN語意理解算法21-22
• 2.3.2 支持向量機語意理解算法22-24
• 2.3.3 最大熵語意理解算法24-26
• 2.3.4 最大熵和關(guān)鍵詞匹配相結(jié)合的語意理解算法26-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 文本語意理解語料庫建立35-45
• 3.1 語料收集35-36
• 3.2 特殊詞庫構(gòu)建36
• 3.3 語料分詞和詞性標(biāo)注36-40
• 3.4 批量修改工具40
• 3.5 語意標(biāo)注40-44
• 3.5.1 機器人語意樹定義41-43
• 3.5.2 導(dǎo)航語意樹定義43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第四章 實驗與分析45-59
• 4.1 實驗設(shè)計45-46
• 4.1.1 實驗所用工具45
• 4.1.2 特殊詞替換45-46
• 4.2 算法評估標(biāo)準(zhǔn)46-48
• 4.3 特征選擇方法實驗評估48-50
• 4.3.1 添加bi-gram特征結(jié)果48-49
• 4.3.2 利用停用詞篩選特征結(jié)果49-50
• 4.3.3 結(jié)論50
• 4.4 建模方法實驗評估50-53
• 4.4.1 建模方法設(shè)計50-52
• 4.4.2 實驗結(jié)果及結(jié)論52-53
• 4.5 語意理解算法實驗評估53-57
• 4.5.1 家庭服務(wù)機器人語意理解結(jié)果53-55
• 4.5.2 智能車載語音導(dǎo)航語意理解結(jié)果55-57
• 4.5.3 結(jié)論57
• 4.6 本章小結(jié)57-59
• 第五章 總結(jié)與展望59-61
• 5.1 論文總結(jié)59
• 5.2 研究展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-66
• 致謝66-67
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄67-69

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