| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题的背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·人机对话发展 | 第13-14页 |
| ·云计算的发展 | 第14-15页 |
| ·基于云计算的人机对话系统 | 第15-16页 |
| ·研究目的及内容 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 基础理论和关键技术 | 第18-27页 |
| ·人机对话系统简介 | 第18页 |
| ·云计算技术 | 第18-21页 |
| ·Hadoop 框架 | 第19页 |
| ·MapReduce 模式 | 第19-20页 |
| ·HDFS 分布式文件系统 | 第20-21页 |
| ·中文分词技术 | 第21-22页 |
| ·字符串匹配法 | 第21页 |
| ·统计分词法 | 第21-22页 |
| ·理解分词法 | 第22页 |
| ·自然语言处理技术 | 第22-25页 |
| ·N-Gram 模型 | 第22-24页 |
| ·参数估计与平滑 | 第24-25页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 一种级联分层中文分词算法 CCWS | 第27-42页 |
| ·中文分词技术难点 | 第27-28页 |
| ·级联分层中文分词（CCWS）算法 | 第28-30页 |
| ·CCWS 算法步骤 | 第30-39页 |
| ·原子切分 | 第30-31页 |
| ·全切分 | 第31-32页 |
| ·切分候选 | 第32-35页 |
| ·词性标注 | 第35-36页 |
| ·未登陆词识别 | 第36-38页 |
| ·数词、时间词识别 | 第36页 |
| ·人名识别 | 第36-38页 |
| ·最优分词结果 | 第38-39页 |
| ·CCSW 算法性能测试 | 第39-41页 |
| ·实验评价标准 | 第39-40页 |
| ·实验与分析 | 第40-41页 |
| ·本意小结 | 第41-42页 |
| 第四章 搭建基于 Hadoop 框架的云计算平台 | 第42-48页 |
| ·Hadoop 简介 | 第42页 |
| ·系统环境 | 第42页 |
| ·平台搭建过程 | 第42-46页 |
| ·环境准备 | 第42-43页 |
| ·Hadoop 配置 | 第43-44页 |
| ·系统测试 | 第44-46页 |
| ·基于 Eclipse 的 Hadoop 应用开发环境的配置 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于云计算的人机对话关键技术解决方案 | 第48-60页 |
| ·基于云计算的人机对话框架 | 第48-49页 |
| ·基于云计算的大规模语料库设计 | 第49-55页 |
| ·大规模语料库处理方法 | 第50-51页 |
| ·MapReduce 倒排索引设计 | 第51-53页 |
| ·实验与分析 | 第53-55页 |
| ·基于云计算的中文分词算法 | 第55-59页 |
| ·CCWS 的 MapReduce 流程 | 第55-56页 |
| ·实验方法 | 第56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-58页 |
| ·分词速率对比 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 在语音智能教学系统中的应用 | 第60-72页 |
| ·数据结构语音智能教学系统 | 第60-63页 |
| ·智能问答系统 | 第63页 |
| ·基于云计算的语音智能问答系统的设计与实现 | 第63-70页 |
| ·系统功能 | 第63页 |
| ·系统框架 | 第63-64页 |
| ·工作原理 | 第64-65页 |
| ·功能模块设计 | 第65-70页 |
| ·性能测试分析 | 第70-71页 |
| ·测试方案 | 第70页 |
| ·结果分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附件 | 第79页 |