人机交互中的文本语意理解研究

发布时间：2017-09-17 14:20

  本文关键词：人机交互中的文本语意理解研究

  更多相关文章： 人机交互 语意理解 服务机器人 语音导航 最大熵 关键词匹配

【摘要】：在多种人机交互方式中,语音交互对人来说是最自然、方便、直接的方式,而自然语言语意理解技术在人机语音交互中有着重要的作用。本文针对家庭服务机器人和智能车载语音导航两个场景下的用户语意理解做了研究。首先针对自然语言文本语意理解系统中的核心模块——文本语意理解模块,尝试结合语义关联信息和统计信息,提出了一种最大熵和关键词匹配相结合的改进算法。其次,在家庭服务机器人和智能车载语音导航场景下,利用树状结构的形式分别对两种系统中所用到的用户语意进行了定义,形成语意树。通过收集和整理相关场景语料,建立了家庭服务机器人语料库和智能车载语音导航语料库,并对所有语料进行切分和用户语意标注。最后,在两个语料库上做交叉测试,通过计算宏平均和微平均评估算法的效果,并与K最近邻算法、支持向量机算法和最大熵算法做了对比。结果表明,本文提出的算法是有效的,比最大熵算法和K最近邻算法的效果要好。而且在智能车载语音导航语料库上,本文提出的算法比支持向量机的算法更好。
【关键词】：人机交互 语意理解 服务机器人 语音导航 最大熵 关键词匹配
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景和意义8-11
• 1.2 自然语言语意理解技术现状11-12
• 1.3 本文主要研究内容和结构安排12-14
• 第二章 自然语言文本语意理解14-35
• 2.1 语音转化文本14-15
• 2.2 文本语意理解的流程15-21
• 2.2.1 文本语意标注和分词16-18
• 2.2.2 文本特征提取18-21
• 2.3 文本语意理解算法21-34
• 2.3.1 KNN语意理解算法21-22
• 2.3.2 支持向量机语意理解算法22-24
• 2.3.3 最大熵语意理解算法24-26
• 2.3.4 最大熵和关键词匹配相结合的语意理解算法26-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第三章 文本语意理解语料库建立35-45
• 3.1 语料收集35-36
• 3.2 特殊词库构建36
• 3.3 语料分词和词性标注36-40
• 3.4 批量修改工具40
• 3.5 语意标注40-44
• 3.5.1 机器人语意树定义41-43
• 3.5.2 导航语意树定义43-44
• 3.6 本章小结44-45
• 第四章 实验与分析45-59
• 4.1 实验设计45-46
• 4.1.1 实验所用工具45
• 4.1.2 特殊词替换45-46
• 4.2 算法评估标准46-48
• 4.3 特征选择方法实验评估48-50
• 4.3.1 添加bi-gram特征结果48-49
• 4.3.2 利用停用词筛选特征结果49-50
• 4.3.3 结论50
• 4.4 建模方法实验评估50-53
• 4.4.1 建模方法设计50-52
• 4.4.2 实验结果及结论52-53
• 4.5 语意理解算法实验评估53-57
• 4.5.1 家庭服务机器人语意理解结果53-55
• 4.5.2 智能车载语音导航语意理解结果55-57
• 4.5.3 结论57
• 4.6 本章小结57-59
• 第五章 总结与展望59-61
• 5.1 论文总结59
• 5.2 研究展望59-61
• 参考文献61-66
• 致谢66-67
• 攻读学位期间发表的学术论文目录67-69

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