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Chinese spoken language understanding in SHTQS
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作者 毛家菊 郭荣 陆汝占 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2005年第2期225-230,共6页
Spoken dialogue systems are an active research field with wide applications. But the differences in the Chinese spoken dialogue system are not as distinct as that of English. In Chinese spoken dialogues, there are man... Spoken dialogue systems are an active research field with wide applications. But the differences in the Chinese spoken dialogue system are not as distinct as that of English. In Chinese spoken dialogues, there are many language phenomena. Firstly, most utterances are ill-formed. Secondly, ellipsis, anaphora and negation are also widely used in Chinese spoken dialogue. Determining how to extract semantic information from incomplete sentences and resolve negation, anaphora and ellipsis is crucial. SHTQS (Shanghai Transportation Query System) is an intelligent telephone-based spoken dialogue system providing information about the best route between any two sites in Shanghai. After a brief description of the system, the natural language processing is emphasized. Speech recognition sentences unavoidably contain errors. In language sequence processing procedures, these errors can be easily passed to the later parts and take on a ripple effect. To detect and recover these from errors as early as possible, language-processing strategies are specially considered. For errors resulting from divided words in speech recognition, segmentation and POS Tagging approaches that can rectify these errors are designed. Since most of the inquiry utterances are ill-formed and negation, anaphora and ellipsis are common language phenomena, the language understanding must be adequately adaptive. So, a partial syntactic parsing scheme is adopted and a chart algorithm is used. The parser is based on unification grammar. The semantic frame that extracts from the best arc set of the chart is used to represent the meaning of sentences. The negation, anaphora and ellipsis are also analyzed and corresponding processing approaches are presented. The accuracy of the language processing part is 88.39% and the testing result shows that the language processing strategies are rational and effective. 展开更多
关键词 spoken dialogue system natural language understanding syntactic parsing
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SHTQS: a telephonebased Chinese spoken dialogue system
2
作者 Mao Jiaju Chen Qiulin Gao Feng Guo Rong Lu Ruzhan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第4期881-885,共5页
SHTQS is an intelligent telephone-besed spoken dialyze system providing the infomation about the best route between two sites in Shanghai. Instead of separated parts of speech decoding and language parsing, a close co... SHTQS is an intelligent telephone-besed spoken dialyze system providing the infomation about the best route between two sites in Shanghai. Instead of separated parts of speech decoding and language parsing, a close cool,ration is carded out in SHTQS by integrating automatic speech recognizer (AS,R), language understanding, dialogue management and speech generatot. In such a way, the erroneous analysis and uncertainty happening in the preceding stages would be recovered and determined acourately with high-level knowledge, Moreover, instead of shallow word-level analysis or simply keyword or key phrase matching, a deeper analysis is performed in our system by integrating a robust parser and a semantic interpreter. The robust parser is particularly important for spontanecos speech inputs because most of the inquiry sentences/phrases are ill-formed. In addition, in designinga mixed-initiative dialogue system, understanding users' inquiries is essential; however, simply matching keywords and/or key phrases can hardly achieve this. Therefore, a semantic interpreter is incorporated in oar system. The performnce of is also evaluated. The dialogue efficiency is 4.4 sentences per query on an average and the case precision rate of language understanding module is up to 81%. The results are satisfactory. 展开更多
关键词 spoken dialogue system ASR natural language understanding NLG TTS.
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基于注意力胶囊网络的口语理解联合模型
3
作者 李维乾 杨卓琳 蒋良 《计算机与数字工程》 2025年第2期499-504,共6页
意图识别和语义槽填充是口语理解系统中的两项重要任务,将两项任务联合学习已成为一种趋势。然而,现有的联合模型在获得语句意图的同时对槽位进行序列标注,并没有明确保留字、词、槽位和意图之间的层次关系。论文设计了一种基于注意力... 意图识别和语义槽填充是口语理解系统中的两项重要任务,将两项任务联合学习已成为一种趋势。然而,现有的联合模型在获得语句意图的同时对槽位进行序列标注,并没有明确保留字、词、槽位和意图之间的层次关系。论文设计了一种基于注意力胶囊网络的口语理解联合模型。该模型对输入的字信息和词信息进行动态融合,充分考虑了口语理解中字词信息的重要性;通过自注意力路由和重路由实现意图与语义槽的双向信息流动。实验表明,该模型在CAIS和ECDT-NLU数据集得到了较好的结果,在CAIS上意图识别准确率达到94.82%,语义槽填充F1分数达到88.36%,在ECDT-NLU上意图识别准确率达到79.94%,语义槽填充F1分数达到49.62%,对比其他模型取得了较好的性能。 展开更多
关键词 对话系统 口语理解 意图识别 语义槽填充 注意力胶囊网络
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基于多意图融合框架的联合意图识别和槽填充
4
作者 尹商鉴 黄沛杰 +3 位作者 梁栋柱 何卓棋 黎倩尔 徐禹洪 《中文信息学报》 北大核心 2025年第2期123-130,共8页
近年来,多意图口语理解(SLU)已经成为自然语言处理领域的研究热点。当前先进的多意图SLU模型采用图的交互式框架进行联合多意图识别和槽填充,能够有效地捕捉到词元级槽位填充任务的细粒度意图信息,取得了良好的性能。但是,它忽略了联合... 近年来,多意图口语理解(SLU)已经成为自然语言处理领域的研究热点。当前先进的多意图SLU模型采用图的交互式框架进行联合多意图识别和槽填充,能够有效地捕捉到词元级槽位填充任务的细粒度意图信息,取得了良好的性能。但是,它忽略了联合作用下的意图所包含的丰富信息,没有充分利用多意图信息对槽填充任务进行指引。为此,该文提出了一种基于多意图融合框架(MIFF)的联合多意图识别和槽填充框架,使得模型能够在准确地识别不同意图的同时,利用意图信息为槽填充任务提供更充分的指引。在MixATIS和MixSNIPS两个公共数据集上进行了实验,结果表明,该文所提模型在性能和效率方面均超过了同期最先进的方法,同时能够有效从单领域数据集泛化到多领域数据集上。 展开更多
关键词 多意图口语理解 多意图融合框架 联合多意图识别和槽填充
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面向微控制单元的高效语音隐私保护编码器
5
作者 蔡栋琪 王尚广 +2 位作者 张泽凌 马骁 徐梦炜 《电子学报》 北大核心 2025年第8期2601-2613,共13页
语音是现有嵌入式移动设备广泛使用的一种输入接口.尽管现有的云端服务提供商提供了强大的语音语言理解(Spoken Language Understanding,SLU)服务,但也对用户隐私造成了极大的威胁.为此,基于信息解耦的隐私保护编码器被提出,以在不影响... 语音是现有嵌入式移动设备广泛使用的一种输入接口.尽管现有的云端服务提供商提供了强大的语音语言理解(Spoken Language Understanding,SLU)服务,但也对用户隐私造成了极大的威胁.为此,基于信息解耦的隐私保护编码器被提出,以在不影响SLU功能的前提下,从语音信号中移除敏感信息.然而,这些编码器往往需要较高的内存和复杂的计算,因而在资源受限的小型设备上难以实际应用.本文基于大量实验观察到了一个关键现象,即SLU依赖于整个语句的全局信息,而隐私敏感词的识别则多为局部信息依赖.利用这一观察,我们提出了一个面向语音意图理解的高效编码器(SImpLe ENCodEr designed for efficient privacy-preserving SLU offloading,SILENCE)系统.我们在STM32H7微控制单元上实现了该系统,并在不同的攻击场景下评估了其效果.实验结果表明:SILENCE在语音意图提取任务的性能和隐私保护能力上可与传统隐私保护编码器媲美,同时实现了高达53.3倍的速度提升和134.1倍的内存占用减少,首次在内存仅有1 MB的微控制单元上实现了隐私保护的SLU服务. 展开更多
关键词 语音语言理解(slu) 资源受限终端 隐私保护 微控制单元 语音意图提取 内存优化
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校园导航系统Easy Nav的设计与实现 被引量:23
6
作者 黄寅飞 郑方 +2 位作者 燕鹏举 徐明星 吴文虎 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2001年第4期35-40,共6页
本文介绍了校园导航口语对话系统EasyNav的设计与实现。在分析了口语对话系统的特点和要求之后 ,我们提出了适合于对话系统的基于规则的语言理解流程。在这一流程中 ,句法分析使用GLR分析器处理上下文无关文法 (CFG) ,获取句子结构特征... 本文介绍了校园导航口语对话系统EasyNav的设计与实现。在分析了口语对话系统的特点和要求之后 ,我们提出了适合于对话系统的基于规则的语言理解流程。在这一流程中 ,句法分析使用GLR分析器处理上下文无关文法 (CFG) ,获取句子结构特征以便为语义分析服务 ,句法规则照顾到覆盖率和准确率间的平衡。语义分析使用考虑句法约束条件的模板匹配方法 ,以获取话者意图为目标 ,并消除句法分析引入的歧义。这一设计的优点是系统容易搭建 。 展开更多
关键词 口语对话系统 语音理解 句法分析 模板匹配 校园导航系统 语音识别 设计 EasyNav
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基于上下文信息的口语意图检测方法 被引量:5
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作者 徐扬 王建成 +1 位作者 刘启元 李寿山 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第1期205-211,共7页
近年来,随着人工智能的发展与智能设备的普及,人机智能对话技术得到了广泛的关注。口语语义理解是口语对话系统中的一项重要任务,而口语意图检测是口语语义理解中的关键环节。由于多轮对话中存在语义缺失、框架表示以及意图转换等复杂... 近年来,随着人工智能的发展与智能设备的普及,人机智能对话技术得到了广泛的关注。口语语义理解是口语对话系统中的一项重要任务,而口语意图检测是口语语义理解中的关键环节。由于多轮对话中存在语义缺失、框架表示以及意图转换等复杂的语言现象,因此面向多轮对话的意图检测任务十分具有挑战性。为了解决上述难题,文中提出了基于门控机制的信息共享网络,充分利用了多轮对话中的上下文信息来提升检测性能。具体而言,首先结合字音特征构建当前轮文本和上下文文本的初始表示,以减小语音识别错误对语义表示的影响;其次,使用基于层级化注意力机制的语义编码器得到当前轮和上下文文本的深层语义表示,包含由字到句再到多轮文本的多级语义信息;最后,通过在多任务学习框架中引入门控机制来构建基于门控机制的信息共享网络,使用上下文语义信息辅助当前轮文本的意图检测。实验结果表明,所提方法能够高效地利用上下文信息来提升口语意图检测效果,在全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2018)技术评测任务2的数据集上达到了88.1%的准确率(Acc值)和88.0%的综合正确率(F1值),相比于已有的方法显著提升了性能。 展开更多
关键词 口语语义理解 意图检测 上下文信息 门控神经网络
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中文口语理解中关键语义类模糊匹配方法的研究 被引量:2
8
作者 李艳玲 颜永红 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第9期2182-2186,共5页
针对人机交互过程中语音识别引起的发音变异以及用户表达关键信息不完整情况,提出一种模糊匹配方法.该方法分两步,第一步,通过条件随机场进行序列标注,定位查询语句中的关键语义概念,并得到其初步类别;第二步,利用几种相似度计算方法,... 针对人机交互过程中语音识别引起的发音变异以及用户表达关键信息不完整情况,提出一种模糊匹配方法.该方法分两步,第一步,通过条件随机场进行序列标注,定位查询语句中的关键语义概念,并得到其初步类别;第二步,利用几种相似度计算方法,寻找与领域词典中发音相似度最大的字符串对错误的语义概念进行替换,并标注出具体类别.另外针对最优模糊匹配结果不一定满足用户需要,进行了多个候选的实验.实验结果证明:无论使用哪种相似度计算方法,基于拼音的模糊匹配方法比基于字的模糊匹配方法在语音识别的文本上都具有更好的性能,而且在多候选的结果上也仍旧适用,说明该方法对于提高口语理解系统的鲁棒性上是有效的. 展开更多
关键词 模糊匹配 条件随机场 口语理解 命名实体识别 相似度函数
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中文口语理解弱监督训练方法 被引量:2
9
作者 李艳玲 颜永红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第7期1965-1968,1974,共5页
标注数据的获取一直是有监督方法需要面临的一个难题,针对中文口语理解任务中的意图识别研究了结合主动学习和自训练、协同训练两种弱监督训练方法,提出在级联框架下,从关键语义概念识别中获取语义类特征子集和句子本身的字特征子集分... 标注数据的获取一直是有监督方法需要面临的一个难题,针对中文口语理解任务中的意图识别研究了结合主动学习和自训练、协同训练两种弱监督训练方法,提出在级联框架下,从关键语义概念识别中获取语义类特征子集和句子本身的字特征子集分别作为两个"视角"的特征进行协同训练。通过在中文口语语料上进行的实验表明:结合主动学习和自训练的方法与被动学习、主动学习相比较,可以最大限度地降低人工标注量;而协同训练在很少的初始标注数据的前提下,利用两个特征子集进行协同训练,最终使得单一字特征子集上的分类错误率平均下降了0.52%。 展开更多
关键词 意图识别 口语理解 弱监督训练 协同训练 主动学习
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统计中文口语理解执行策略的研究 被引量:6
10
作者 李艳玲 颜永红 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第6期980-987,共8页
口语理解的语义框架包括两个决策——关键语义概念识别和意图识别,主要针对这两个决策的执行策略进行研究。首先研究了并联型和级联型两种策略;然后在此基础上提出了联合型结构进行中文口语理解,即通过三角链条件随机场对意图以及关键... 口语理解的语义框架包括两个决策——关键语义概念识别和意图识别,主要针对这两个决策的执行策略进行研究。首先研究了并联型和级联型两种策略;然后在此基础上提出了联合型结构进行中文口语理解,即通过三角链条件随机场对意图以及关键语义概念共同建模,用一个单独的图模型结构共同表示它们的依赖关系。通过与其他几种策略进行比较实验得出结论:该模型可以将两个任务一次完成,在关键语义概念识别任务上性能优于其他的执行策略。 展开更多
关键词 口语理解 三角链条件随机场 关键语义概念识别 意图识别 执行策略
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联合多意图识别与语义槽填充的双向交互模型 被引量:4
11
作者 李实 孙镇鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期130-138,共9页
意图识别与语义槽填充是口语理解的两个主要任务,两者具有高度相关性,通常进行联合训练。随着口语理解任务的深入,研究发现用户在现实场景中的话语往往含有多个意图。但部分联合模型只能识别用户话语中的单个意图,未能充分建模多个意图... 意图识别与语义槽填充是口语理解的两个主要任务,两者具有高度相关性,通常进行联合训练。随着口语理解任务的深入,研究发现用户在现实场景中的话语往往含有多个意图。但部分联合模型只能识别用户话语中的单个意图,未能充分建模多个意图和语义槽之间的关联性。考虑到话语中多个意图的信息可以引导语义槽填充,语义槽信息也可以帮助意图更好的识别,模型采用图注意力网络建立意图和语义槽之间的双向交互。具体的,将两个任务双向关联以便模型能够挖掘多个意图与语义槽之间的关系,同时引入两个任务的标签信息使模型能够学习到话语上下文和标签的关系,从而提高意图识别与语义槽填充的准确率,优化口语理解的整体性能。实验表明,模型在MixATIS和MixSNIPS两个多意图数据集上对比其他模型性能得到了显著提升。 展开更多
关键词 口语理解 多意图识别 语义槽填充 联合模型
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单通道与多通道自适应方向性麦克风助听器对正常成年人噪声下言语识别率的影响 被引量:1
12
作者 胡旭君 应俊 史靓 《听力学及言语疾病杂志》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期488-490,共3页
目的比较噪声环境下单通道和多通道自适应麦克风助听器的指向性对正常成年人言语识别率的影响。方法30例(60耳)正常青年人(男、女各15例)分别双耳配戴Diva9(单通道自适应麦克风指向性模式)和Inteo9(多通道自适应麦克风指向性模式)耳背机... 目的比较噪声环境下单通道和多通道自适应麦克风助听器的指向性对正常成年人言语识别率的影响。方法30例(60耳)正常青年人(男、女各15例)分别双耳配戴Diva9(单通道自适应麦克风指向性模式)和Inteo9(多通道自适应麦克风指向性模式)耳背机,在不同信噪比的动态噪声漫射声场中进行言语识别率测试,对助听效果进行评估。结果单通道自适应方向性麦克风(Diva9)及多通道自适应方向性麦克风(Inteo9)L50值[达到50%言语识别率所需的信噪比(dB)]分别为0.63和-4.63dB,两者比较差异有显著统计学意义(P<0.001)。结论自适应方向性麦克风系统的多通道极性最优化模式可显著提高配戴者的言语识别能力。 展开更多
关键词 多通道自适应方向性麦克风 助听器 信噪比 言语可懂度
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利用领域信息的基于字的鲁棒中文口语理解研究 被引量:1
13
作者 包长春 徐为群 +2 位作者 李亚丽 潘接林 颜永红 《微计算机应用》 2010年第6期1-7,共7页
鲁棒性是口语理解研究最具挑战性的关键问题之一。本文采用两个策略提高口语解析的鲁棒性:一是使用浅层统计理解框架,将口语解析简化为实体识别,并且以字取代词作为基本处理单元;二是在统计框架下,分别从特征提取和语料扩充两个角度充... 鲁棒性是口语理解研究最具挑战性的关键问题之一。本文采用两个策略提高口语解析的鲁棒性:一是使用浅层统计理解框架,将口语解析简化为实体识别,并且以字取代词作为基本处理单元;二是在统计框架下,分别从特征提取和语料扩充两个角度充分利用领域信息。实验结果显示上述方法能有效提升语义解析性能。对于人机对话的测试集,当输入为语音识别结果时,解析性能(F1值)由75.27提升至90.24,输入为人工转抄结果时,性能由80.59提升至97.14。 展开更多
关键词 中文口语理解 领域信息 鲁棒性
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利用知识强化语言模型的口语理解方法
14
作者 刘高军 王岳 +2 位作者 段建勇 何丽 王昊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期73-79,共7页
基于预训练的语言模型在口语理解(SLU)任务中具有优异的性能表现。然而,与人类理解语言的方式相比,单纯的语言模型只能建立文本层级的上下文关联,缺少丰富的外部知识来支持其完成更为复杂的推理。提出一种针对SLU任务的基于Transformer... 基于预训练的语言模型在口语理解(SLU)任务中具有优异的性能表现。然而,与人类理解语言的方式相比,单纯的语言模型只能建立文本层级的上下文关联,缺少丰富的外部知识来支持其完成更为复杂的推理。提出一种针对SLU任务的基于Transformer的双向编码器表示(BERT)的联合模型。引入单词级别的意图特征并使用注意力机制为BERT融合外部知识。此外,由于SLU包含意图检测和槽填充2个相互关联的子任务,模型通过联合训练捕捉2个子任务间的关联性,充分运用这种关联性增强外部知识对于SLU任务的性能提升效果,并将外部知识转化为可用于特定子任务的特征信息。在ATIS和Snips 2个公开数据集上的实验结果表明,该模型句子级别的语义准确率分别为89.1%和93.3%,与BERT模型相比,分别提升了0.9和0.4个百分点,能够有效利用外部知识提升自身性能,在SLU任务中拥有比BERT更为优秀的性能表现。 展开更多
关键词 口语理解 外部知识 语言模型 意图检测 槽填充 联合训练
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航班预定口语对话系统的设计与实现
15
作者 陈振锋 杨晓昊 +2 位作者 吴蔚澜 刘加 夏善红 《中国科学院大学学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期252-258,共7页
介绍一个航班预定口语对话系统的设计与实现,该系统允许用户通过普通话进行航班信息查询与预定.重点介绍口语对话系统中的口语语言理解.为了克服语音识别引入的识别错误导致语义理解错误的问题,提出基于词混淆网络的两阶段中文口语语言... 介绍一个航班预定口语对话系统的设计与实现,该系统允许用户通过普通话进行航班信息查询与预定.重点介绍口语对话系统中的口语语言理解.为了克服语音识别引入的识别错误导致语义理解错误的问题,提出基于词混淆网络的两阶段中文口语语言理解方法:首先从词混淆网络中选择N元文法作为分类特征,进行主题分类,并通过语义分类模型解析获取对应的语义树结构;然后利用基于规则的语义槽填充器抽取相应的语义槽属性-值.该方法是数据驱动的,训练数据的标记比较容易.实验在汉语航班预定领域进行,结果表明,在语音识别字错误率很高的情况下,该方法比传统的基于语法规则的语言理解方法更加鲁棒,在语义理解正确率方面有明显改善. 展开更多
关键词 口语对话系统 口语语言理解 语义理解 词混淆网络 对话管理
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基于条件随机场的自然口语语义理解方法
16
作者 李成华 张世娟 +1 位作者 刘磊 江小平 《中南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2017年第2期60-65,共6页
采用条件随机场技术将面向智能手机用户的自然口语语义理解分为操作任务分类和语义组块提取两个主要步骤,收集并分析了口语语料库的特征,根据归纳出的任务种类和语义组块特征规律设计了任务分类标记集和语义组块标记集;通过基于规则的... 采用条件随机场技术将面向智能手机用户的自然口语语义理解分为操作任务分类和语义组块提取两个主要步骤,收集并分析了口语语料库的特征,根据归纳出的任务种类和语义组块特征规律设计了任务分类标记集和语义组块标记集;通过基于规则的组块分析得到了中间语义表示格式,从而实现了对用户口语语义理解的目的.实验结果表明:任务分类准确率及语义组块提取平均正确率分别达到98.85%和94.53%,系统综合性能测试的准确率达到91.86%. 展开更多
关键词 人工智能 自然语言处理 口语理解 条件随机场 中间语义表示格式(IF)
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基于词嵌入扩充的口语对话文本领域分类
17
作者 杨萌萌 黄浩 《新疆大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第2期209-214,220,共7页
针对口语对话系统领域分类任务中传统领域分类方法如SVM需要进行大量人工标注的问题,将LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型应用于口语对话系统领域分类;针对口语对话内容少、长度短、数据稀疏等问题,在LDA模型基础上提出了基于词嵌... 针对口语对话系统领域分类任务中传统领域分类方法如SVM需要进行大量人工标注的问题,将LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型应用于口语对话系统领域分类;针对口语对话内容少、长度短、数据稀疏等问题,在LDA模型基础上提出了基于词嵌入文本扩充的口语对话系统领域分类方法.该方法主要特点是:1)使用词嵌入方法word2vec对类似于短文本的语音识别后的口语对话文本进行语义扩充,将短文本转化为长文本,使主题模型LDA更加有效地估计口语对话文本的隐含主题;2)采用无监督的概率生成模型LDA对扩充后的口语对话文本进行建模以及领域分类,从而降低人工标注成本.实验结果表明,与直接使用LDA模型进行口语对话系统领域分类方法对比,适当扩充长度的word2vec文本扩充方法在口语对话系统领域分类中的平均准确率、平均召回率和平均F1值分别提高了26.1%、25.5%、27.2%,且该方法具有一定的鲁棒性.. 展开更多
关键词 口语对话系统 口语理解 潜在狄利克雷分布 主题模型 文本扩充
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统计与规则结合的问句理解
18
作者 张成 陆汝占 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第6期135-137,共3页
提出了一个结合统计和规则的口语理解方法。首先,用统计分类器对输入进行主题分类,然后用语义规则提取主题相关的语义槽。该方法在主题分类和语义槽提取方面都具有较低的错误率,同时具有很好的鲁棒性,并在图书馆查询系统的查询需求理解... 提出了一个结合统计和规则的口语理解方法。首先,用统计分类器对输入进行主题分类,然后用语义规则提取主题相关的语义槽。该方法在主题分类和语义槽提取方面都具有较低的错误率,同时具有很好的鲁棒性,并在图书馆查询系统的查询需求理解中取得了很好的结果。 展开更多
关键词 自然语言处理 口语理解 支持向量机
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口语对话系统中的语句主题提取
19
作者 王彬 江铭虎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第18期58-60,98,共4页
语句的主题提取是口语对话系统中话语分析部分的工作。目前的口语对话系统大多将自然语言处理的重点放在语法和语义平面,而忽视了对上下文语境的分析,该文提出一种基于规则的语句主题提取方法,通过自底向上与自顶向下两种分析器完成主... 语句的主题提取是口语对话系统中话语分析部分的工作。目前的口语对话系统大多将自然语言处理的重点放在语法和语义平面,而忽视了对上下文语境的分析,该文提出一种基于规则的语句主题提取方法,通过自底向上与自顶向下两种分析器完成主题与用户意图的提取,为系统的自然语言生成提供更准确的领域知识,从而大大提高了系统的整体性能。 展开更多
关键词 主题提取 口语对话系统 自然语言理解
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公关言语领会的语用原则 被引量:1
20
作者 吴薇 《晋东南师范专科学校学报》 2002年第1期59-61,共3页
文章从语用的角度探讨了公关言语领会的问题 ,提出了必须以具体的言语成品为依据 。
关键词 公关言语领会 公众语言 言语成品 言语环境 语用原则 体态语言
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