基于條件隨機(jī)場的口語理解研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，用戶對人機(jī)交互質(zhì)量和人機(jī)對話系統(tǒng)的性能需求隨之增加。在人機(jī)對話系統(tǒng)中需要利用到口語理解技術(shù)，該技術(shù)的發(fā)展水平對人機(jī)對話系統(tǒng)的性能起著至關(guān)重要的作用，因而需要尋找到合適的口語理解方式，以便促進(jìn)人機(jī)對話系統(tǒng)的發(fā)展?？谡Z理解過程涉及到自動(dòng)語音識別技術(shù)，該技術(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)模型的發(fā)展帶動(dòng)下取得了很大進(jìn)展。由于系統(tǒng)因素的影響，在自動(dòng)語音識別時(shí)也可能出現(xiàn)一些識別錯(cuò)誤問題，這些錯(cuò)誤可能會(huì)因?yàn)椴灰?guī)則口語的存在而更明顯。本文主要

2、是對目前的口語理解問題進(jìn)行了研究，通過對這些問題的分析提出了基于條件隨機(jī)場模型的穩(wěn)健性口語理解方法。本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　1.語音識別性能的不理想造成的識別錯(cuò)誤以及不符合文法的口語輸入往往造成口語理解性能下降。針對此問題，本文提出一種改進(jìn)口語理解穩(wěn)健性的方法。該方法通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中人工加入錯(cuò)誤文本噪聲進(jìn)行語料擴(kuò)充，送入條件隨機(jī)場口語理解模型進(jìn)行訓(xùn)練，用得到的模型對具有噪聲的未知數(shù)據(jù)集進(jìn)行口語理解。
　　2.針對

3、口語理解語句中詞與詞向量之間的關(guān)系對口語理解的性能所產(chǎn)生的影響，提出了一種基于詞嵌入的改進(jìn)口語理解方法。首先用word2vec對口語理解語句進(jìn)行詞嵌入處理，得到語句中所有詞的向量。通過計(jì)算詞向量之間的相似度，從而得到每個(gè)詞之間的相似度，再經(jīng)過聚類，得到一個(gè)初始模糊分類。然后將這個(gè)初始模糊分類作為一個(gè)特征，與其他的特征一起送入條件隨機(jī)場進(jìn)行口語理解訓(xùn)練，得到最終的分類結(jié)果。
　　最后對所建立的模型在漢語交通查詢領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果