智能家居自然语言处理算法的研究与实现

发布时间：2017-03-18 15:03

  本文关键词：智能家居自然语言处理算法的研究与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能家居是近年来受到广泛关注的研究热点,随着“互联网+”浪潮的到来,智能家居的研究进程也被推到了一个新的高度,对智能程度的要求也越来越高。目前智能家居方面的研究难点已经不仅集中在技术层面,而是舒适化、人性化的创意中。从传统的按钮控制发展到现在,人们开始期望通过语言实现对家居设备的控制。因此,将自然语言处理与智能家居结合也受到了更多重视。自然语言处理主要分成两部分:语音处理和文字处理。本文不考虑语音层面,而是从文字处理层面进行分析。在文字处理层面,将自然语言处理分成词法分析、句法分析、语义分析三部分进行。针对智能家居领域的语言歧义性和词库所涉及的范围,采用最大匹配算法对自然语言进行分词操作;然后,根据智能家居这一领域语法的特点,选择短语结构法进行语法分析;最后,通过模板匹配的方式进行语义理解,最终形成能够控制家居节点的代码形式。在本文应用的系统中,通过手机端已有的语音输入功能将语音处理成文字,经过本文的语言处理方法得到控制指令。经过处理的数据通过socket形式与服务器通信,服务器将收到的数据通过Zigbee协议发送给家居节点,最终实现对家居设备的控制。本篇论文针对这一方面完成了下述几个任务:(1)对以上领域内的相关的方法和知识进行了解,将自然语言分成分词并标注词性、语法层面的分析、语义理解层面的分析等三部分。分别对各部分相关的方法进行搜集,结合智能家居领域的具体情况,从中选择最适合的分析方法,并对分词算法进行修改;(2)根据对智能家居领域的了解,结合具体情况,先后建立智能家居领域专用的词库、语法库、语义匹配模板,用以支持自然语言理解各阶段算法的实现;(3)实现并且整合词法分析、句法分析和语义分析算法,形成一个完整的语义理解方法,并设计语义与应答之间的生成方法,从而将自然语言处理成计算机能理解的数字形式,最终完成对智能家居节点的控制。(4)最后将改进的分词算法的效果进行测试,同时对完整的算法准确率进行测试并应用到智能家居手机客户端中,验证算法的可行性。
【关键词】：自然语言处理 最大匹配分词算法 线图句法分析 语义理解 智能家居
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.1;TU855
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 课题研究背景11
• 1.2 智能家居的概述11-13
• 1.3 自然语言处理的概述13-14
• 1.4 本论文的主要内容14-15
• 第2章 自然语言处理相关方法15-25
• 2.1 自然语言处理技术15-16
• 2.2 词法分析16-19
• 2.2.1 常见的分词方法16-18
• 2.2.2 词性标注18-19
• 2.3 句法分析19-23
• 2.3.1 转移网络法19-20
• 2.3.2 依存语法20-21
• 2.3.3 短语结构法21-22
• 2.3.4 基于统计的句法分析方法22-23
• 2.4 语义分析23-24
• 2.4.1 概念从属理论23-24
• 2.4.2 模板匹配语义分析24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 智能家居中自然语言处理算法设计25-60
• 3.1 算法总体流程25-26
• 3.2 语义表示26-28
• 3.3 词法分析模块28-41
• 3.3.1 词库中词的格式与词库的建立28-38
• 3.3.2 分词算法设计38-41
• 3.4 语法分析模块41-49
• 3.4.1 语法表示42
• 3.4.2 语法库的建立42-46
• 3.4.3 句法分析算法46-49
• 3.5 语义处理模块49-59
• 3.5.1 语义分析方法50-53
• 3.5.2 控制指令库的建立53-56
• 3.5.3 控制指令形成模块56-59
• 3.6 本章小结59-60
• 第4章 算法测试与应用60-65
• 4.1 测试60-63
• 4.1.1 分词算法准确率及响应时间测试60-61
• 4.1.2 整体算法的准确度测试61-63
• 4.2 应用63-65
• 第5章 总结与展望65-66
• 参考文献66-69
• 作者简介69-70
• 致谢70

【参考文献】

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本文编号：254597