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文檔簡介
1、實現(xiàn)“人機口語對話系統(tǒng)”是多年來人們一直渴望實現(xiàn)的夢想,也是人工智能領域研究人員孜孜不倦追求的目標??谡Z對話系統(tǒng)的目的是在用戶和計算機之間提供一種交互界面,幫助用戶以一種更為自然的方式利用計算機完成任務。正如“口語對話”本身所表明那樣,該系統(tǒng)的主要特點是以語音作為輸入輸出,要求系統(tǒng)能夠理解用戶輸入的語音。 口語語言理解是對話系統(tǒng)中最核心的組成部分,其性能的好壞對口語對話系統(tǒng)有關鍵性的影響。它的任務是從口語句子中提取出語義表示???/p>
2、語的特點決定了口語理解的困難,口語理解一般需要解決三種噪聲形式:用戶的自發(fā)性引起的“隨意噪聲”,不合乎語法的句子引起的“語法錯誤噪聲”和語音識別錯誤引起的“語音錯誤噪聲”。本文則主要研究這三種噪聲形式的處理,主要的研究工作和研究成果包括: 1.針對口語對話系統(tǒng)的語言理解為語義理解的特點,采用了語義框架的表示方法。為了處理具有“隨意噪聲”和“語法錯誤噪聲”的口語句子,我們提出了基于統(tǒng)計與規(guī)則相結合的口語理解方法。該方法首先利用統(tǒng)計
3、分類器確定口語句子的任務主題,然后根據(jù)這個任務主題動態(tài)尋找相應的語義語法,利用基于文法的分析技術得到句子的語義概念。在對實際用戶的語料測試中,該方法取得了1.94%任務識別錯誤率和5.73%語義單元理解錯誤率。 2.語音識別作為對話系統(tǒng)的輸入端,其性能的好壞直接影響著對話任務是否能順利進行?為了處理“語音錯誤噪聲”,獲得更優(yōu)的語音識別性能,自然語言理解模塊和語音識別模塊的有效融合是一個研究趨勢。為此,提出了基于全信息的N-Bes
4、t語音識別結果重排算法機制。該算法需要考慮如下因素:首先語音序列要與應用領域的語法保持一致,應能被語法解釋,這屬于語法信息;其次,由語法解釋的分析結果在語義上應真實,這屬于語義信息;再次,語義分析結果應與當前的對話上下文相關,這屬于語用信息;最后得到語音序列的全信息值,獲得全信息值最高的語音假設即為最優(yōu)。 3.設計并實現(xiàn)了面向奧運的多語言智能信息服務系統(tǒng)中的人機交互模塊。該模塊支持多種語言查詢(英語、漢語、日語等),在體育領域內
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