基于條件隨機場的口語理解研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展，用戶對人機交互質量和人機對話系統(tǒng)的性能需求隨之增加。在人機對話系統(tǒng)中需要利用到口語理解技術，該技術的發(fā)展水平對人機對話系統(tǒng)的性能起著至關重要的作用，因而需要尋找到合適的口語理解方式，以便促進人機對話系統(tǒng)的發(fā)展?？谡Z理解過程涉及到自動語音識別技術，該技術在神經(jīng)網(wǎng)絡聲學模型的發(fā)展帶動下取得了很大進展。由于系統(tǒng)因素的影響，在自動語音識別時也可能出現(xiàn)一些識別錯誤問題，這些錯誤可能會因為不規(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行了研究，通過對這些問題的分析提出了基于條件隨機場模型的穩(wěn)健性口語理解方法。本文的主要工作及創(chuàng)新點如下：
　　1.語音識別性能的不理想造成的識別錯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，本文提出一種改進口語理解穩(wěn)健性的方法。該方法通過在訓練數(shù)據(jù)集中人工加入錯誤文本噪聲進行語料擴充，送入條件隨機場口語理解模型進行訓練，用得到的模型對具有噪聲的未知數(shù)據(jù)集進行口語理解。
　　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口語理解方法。首先用word2vec對口語理解語句進行詞嵌入處理，得到語句中所有詞的向量。通過計算詞向量之間的相似度，從而得到每個詞之間的相似度，再經(jīng)過聚類，得到一個初始模糊分類。然后將這個初始模糊分類作為一個特征，與其他的特征一起送入條件隨機場進行口語理解訓練，得到最終的分類結果。
　　最后對所建立的模型在漢語交通查詢領域進行實證。實驗結果