輔助駕駛信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、車載環(huán)境下用戶的注意力主要集中于駕駛,人車交互須在不影響駕駛的前提下進(jìn)行。相比于傳統(tǒng)的交互方式,語(yǔ)音輔助駕駛提供了更為安全便捷的交互方式,用戶只需動(dòng)口,就可滿足在行車過(guò)程中的相關(guān)需求。語(yǔ)音輔助駕駛需要結(jié)合語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)與自然語(yǔ)言理解技術(shù),它可以有效地改善用戶的駕駛體驗(yàn)。
　　本文在廣泛分析國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究及實(shí)踐的基礎(chǔ)上,對(duì)如何智能的對(duì)語(yǔ)意信息進(jìn)行理解進(jìn)行了深入分析與研究,并依據(jù)理論對(duì)輔助駕駛信息系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文的主要研究?jī)?nèi)容

2、和工作如下:
　　(1)在廣泛研究短文本分類問(wèn)題的基礎(chǔ)上,本文利用條件隨機(jī)場(chǎng)、線性 SVM及基于最大似然思想的權(quán)值相加等三種方法對(duì)廣泛存在于中文輔助駕駛信息query中的特殊詞及組織機(jī)構(gòu)名進(jìn)行自動(dòng)分類。
　　(2)針對(duì)車載輔助駕駛信息系統(tǒng) query,本文首先收集了大量語(yǔ)意信息、對(duì)語(yǔ)意種類進(jìn)行劃分并建立了供訓(xùn)練與測(cè)試的數(shù)據(jù)庫(kù)。由于語(yǔ)意推斷基于詞進(jìn)行且需用到詞性信息,因此本文利用條件隨機(jī)場(chǎng)定制了一個(gè)針對(duì)輔助駕駛信息的自動(dòng)解析系

3、統(tǒng),該系統(tǒng)內(nèi)置了單步法和雙步法兩種方法對(duì)輔助駕駛信息 query進(jìn)行分詞與詞性標(biāo)注,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明設(shè)計(jì)的自動(dòng)解析系統(tǒng)獲得了良好的分詞與詞性標(biāo)注精度。
　　(3)在廣泛研究自然語(yǔ)言理解及語(yǔ)意推斷技術(shù)的基礎(chǔ)上,本文對(duì)比了幾種常見(jiàn)語(yǔ)意推斷模型對(duì)本文研究的輔助駕駛信息的精度并定制了一個(gè)基于最大熵模型的語(yǔ)意推斷系統(tǒng)。在選擇特征時(shí),本文除選擇分詞后的Unigram詞特征外還選擇了部分信息增益大且語(yǔ)法上有意義的Bigram詞特征,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這樣

4、的特征選擇可獲得更高的精度,基本可滿足實(shí)用要求。
　　本文的輔助駕駛信息系統(tǒng)正是特殊詞與組織機(jī)構(gòu)名分類器、輔助駕駛信息query自動(dòng)解析模塊與query語(yǔ)意推斷系統(tǒng)的組合。對(duì)于一條輔助駕駛信息query,自動(dòng)解析模塊輸出分詞與詞性標(biāo)注結(jié)果并作為語(yǔ)意推斷模塊的輸入,語(yǔ)意推斷模塊輸出語(yǔ)意推斷的結(jié)果,系統(tǒng)進(jìn)而根據(jù)具體語(yǔ)意執(zhí)行相應(yīng)操作。而組織機(jī)構(gòu)名及特殊詞的分類器可有效對(duì)廣泛存在于輔助駕駛信息 query中的組織機(jī)構(gòu)名與特殊名詞進(jìn)行處理,