基于车联网Telematics的问答系统研究

发布时间：2017-09-15 19:13

  本文关键词：基于车联网Telematics的问答系统研究

  更多相关文章： 问答系统 车联网 地理信息 问题分类

【摘要】：随着互联网的普及,人们可以通过搜索引擎获得各种各样的信息,但是由于搜索引擎的诸多弊端(例如关键字查询而非自然语言提问,返回大量相关网页而非准确的答案),问答系统为了克服这些缺点应运而生,但是由于中文文字的特殊性和复杂性,中文信息处理技术还有较大的难度,因此中文问答系统正值研究发展期间,问答系统的应用也出现在各个领域,本文介绍的是问答系统在车联网telematics中的应用。随着车联网的发展,随着私家车越来越多,在车载信息服务系统环境内所包含的应用日益剧增,例如道路救援、汽车防窃、车况掌握、个人化资讯接收、多媒体娱乐资讯接收、车辆应急预警系统、POI查询、目的地导航等,但是若想获取内容,需要直接操作相关的应用,这对用户来说,很不方便,尤其是在开车的过程中,直接操作应用存在安全隐患。因此迫切的需要把直接操作转换为,语音控制,通过理解用户的意图,自动操作相关的应用,并把获取信息反馈给用户,这一过程与问答系统的基本思想很相似,但是与传统的问答系统不同,在车载环境下的问答系统具有两个独有的特点:领域性强,回复的答案与车辆所连接的应用相关;个性化强,问题的答案与个人的习惯爱好有关。因此本文把用户的问题分成三类:车机命令问题、信息查询问题、车辆导航问题。设计了一个新的车载问答系统架构,结合地理信息独有的特点,提出地理级别,地理级别特征词,词类型等概念;提出了一种基于web搜索引擎的未登录词判定及扩展方法来进行词库整理;并通过地理级别对特征词进行统一化处理,通过隐马尔科夫模型计算出词类型,并提出了三种问题类别的判定方法:基于模式的问题分类、基于信息检索的问题分类、基于K-近邻问题分类。三种类别判定方式,相互补充,很好的分析了用户的问题,通过大量用户测试,该系统取得了很好的实用效果。
【关键词】：问答系统 车联网 地理信息 问题分类
【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1.绪论9-17
• 1.1 课题的研究背景及意义9-11
• 1.1.1 问答系统的背景介绍9-10
• 1.1.2 车联网的背景介绍10-11
• 1.2 问答系统的研究历史及现状11-16
• 1.3 本文的工作及组织结构16-17
• 2.系统简介及问答系统理论基础17-29
• 2.1 车联网问答系统的体系结构17-21
• 2.2 问题分析21-25
• 2.2.1 词法分析22-24
• 2.2.2 命名实体识别24
• 2.2.3 关键词提取24
• 2.2.4 关键词拓展24-25
• 2.2.5 问题分类25
• 2.2.6 未登录词的识别与拓展25
• 2.3 信息检索25-26
• 2.4 答案抽取26-27
• 2.5 本章小结27-29
• 3.基于telematics问答系统的实现29-46
• 3.1 语音识别29
• 3.2 字符串处理29-37
• 3.2.1 基于web搜索引擎的未登录词判定及扩展方法30-35
• 3.2.2 分词35-36
• 3.2.3 词类型标记36-37
• 3.3 问题分类37-44
• 3.3.1 基于模式的问题分类40-41
• 3.3.2 基于信息检索的问题分类41-43
• 3.3.3 基于K-近邻的问题分类43-44
• 3.4 确认问题44
• 3.5 获取答案44
• 3.6 处理44-45
• 3.7 本章小结45-46
• 4.实验测试与分析46-48
• 4.1 车辆网问答系统的实验测试46-47
• 4.2 本章小结47-48
• 5.总结与展望48-49
• 参考文献49-53
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况53-54
• 致谢54-55
• 作者简介55-56

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