信息檢索系統(tǒng)中智能人機交互方法的研究.pdf

1、伴隨著網(wǎng)絡(luò)上的信息急劇增長，人們?yōu)榱嗽诤迫鐭熀５男畔⒅蝎@取有用知識，對高效地獲取信息的需求尤為迫切。在諸多技術(shù)中，信息檢索技術(shù)通過不斷發(fā)展和完善，越來越受到人們的重視。但是現(xiàn)有的信息檢索技術(shù)仍存在一些問題和缺陷，如信息的組織與管理，交互智能性受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的普遍關(guān)注。
　　本文關(guān)注于信息檢索領(lǐng)域中兩類系統(tǒng)的智能交互方法進行研究，分別通過改變信息的組織和管理方式以及信息獲取方式，來增強檢索系統(tǒng)的智能性和交互性，提高用戶獲取知識

2、的便捷性。本文的主要工作及創(chuàng)新點包括:
　　1.圖像檢索結(jié)果可視化。大多數(shù)搜索引擎允許用戶使用關(guān)鍵字來表示查詢意圖，并將檢索結(jié)果以一維的線性排列進行展示。這種檢索方式存在兩類問題:第一，使用關(guān)鍵字的方法來表達查詢意圖，由于語義模糊性和多義性等原因，導(dǎo)致查詢歧義和查詢意圖不精確問題。第二，線性展示檢索結(jié)果只是完成了結(jié)果的提供，存在多種問題，如導(dǎo)航性差，用戶尋找信息困難，相同的檢索結(jié)果難以滿足不同用戶興趣等。本文創(chuàng)新性的提出視覺標簽云

3、(Visual Tag Cloud)的概念，利用視覺標簽云實現(xiàn)檢索結(jié)果的可視化及用戶導(dǎo)航。視覺標簽云是在傳統(tǒng)標簽云的基礎(chǔ)上，為每個文本標簽選取了具有代表性的圖像樣例來表示當前文本標簽的視覺標簽，有效的增強了標簽云的表達能力。
　　視覺標簽云的生成過程包括兩個步驟:(1)在文本標簽選擇算法中，為增加標簽多樣性和新穎性，在標簽得分計算過程中綜合考慮標簽的使用頻率和標簽間關(guān)系，標簽間關(guān)系包括:標簽共現(xiàn)、語義相似度和利用視覺語言模型(Vi

4、sual Language Model)構(gòu)建的標簽視覺相似度。(2)在視覺標簽選擇過程中，利用AP算法為每個文本標簽選取相應(yīng)的視覺標簽。實驗證明，使用視覺標簽云對檢索結(jié)果進行可視化處理可以解決查詢歧義問題，幫助用戶明確查詢意圖，進一步可以實現(xiàn)查詢結(jié)果的精細化處理，有效的幫助用戶對檢索結(jié)果進行整體認知，以及用戶導(dǎo)航，具有重要意義。
　　2.多輪對話系統(tǒng)中智能對話管理策略，本文利用基于議程的對話管理架構(gòu)，通過引入用戶信息智能體(UIA

5、)，實現(xiàn)了具有信息獨立性、任務(wù)獨立性的對話管理。該對話管理模型的主要特點是將對話邏輯中的任務(wù)相關(guān)部分從對話控制等主題無關(guān)內(nèi)容中分離，使該架構(gòu)具有更強的可遷移性，有助于復(fù)雜的面向多主題任務(wù)的混合主導(dǎo)系統(tǒng)快速開發(fā)，使對話系統(tǒng)在產(chǎn)業(yè)界的開發(fā)成為可能。對話系統(tǒng)的廣泛使用可以改變?nèi)藗儷@取知識的途徑，實現(xiàn)了通過語音對話這一更為方便、自然的方式及時、有效的獲取信息，具有極高的應(yīng)用價值。
　　對話管理策略中任務(wù)相關(guān)部分通過挖掘任務(wù)相關(guān)的信息完成構(gòu)

6、建知識庫，基于知識庫構(gòu)建主題樹，實現(xiàn)對話流程預(yù)定義。對話管理策略中的任務(wù)無關(guān)部分即對話控制引擎，負責(zé)對話控制以及容錯處理。為實現(xiàn)多主題任務(wù)的對話系統(tǒng)，本文實現(xiàn)了基于主題操控子樹的關(guān)鍵字觸發(fā)主題跳轉(zhuǎn)策略，解決了對話過程中的主題切換問題。針對對話控制中的容錯處理，文章通過挖掘用戶交互行為，在多層馬爾科夫決策過程的基礎(chǔ)上設(shè)計了四步容錯模型(4-MDP)，用于提示并幫助用戶及時發(fā)現(xiàn)、改正錯誤，保證對話的順利進行。
　　在實驗中，本文在自主