【摘 要】
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为了提高口语对话系统中语言理解的稳健性,本文提出了一种基于两级搜索的理解算法.在第一级采用概念捆绑生成概念图,剔除识别模块给出的词图上的一些干扰成份,在第二级采用改进的基于树扩展的稳健句法分析搜索出最佳理解结果.搜索基于统一的统计框架,并引入用户意图推断和句子特征短语两方面的信息对搜索空间进行约束,使理解的稳健性和实时率都得到了进一步的提高.实验表明该算法在0.22倍实时情况下,能得到13.6﹪的
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为了提高口语对话系统中语言理解的稳健性,本文提出了一种基于两级搜索的理解算法.在第一级采用概念捆绑生成概念图,剔除识别模块给出的词图上的一些干扰成份,在第二级采用改进的基于树扩展的稳健句法分析搜索出最佳理解结果.搜索基于统一的统计框架,并引入用户意图推断和句子特征短语两方面的信息对搜索空间进行约束,使理解的稳健性和实时率都得到了进一步的提高.实验表明该算法在0.22倍实时情况下,能得到13.6﹪的句意理解错误率和25.4﹪概念理解错误率.
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为了摆脱语音环境因素对语音识别性能的影响,本文讨论分析了汉语语音识别技术的突破方向和两个可能的途径:一是使训练集包话识别时可能遇到的所有发音样本,求出各个模式之间的特征参数空间分界面;二是建立精确的语音产生模型,利用某人的少量指定的语音,实现某人的特定人语音识别.
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