面向服务机器人的口语对话系统研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第8-13页 |
| 1.2.1 自动问答系统研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 对话管理研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 对话主题提取研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本课题研究的内容 | 第13-14页 |
| 第2章 口语对话系统框架 | 第14-19页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 面向服务机器人口语对话系统框架 | 第14页 |
| 2.3 语音识别 | 第14-15页 |
| 2.4 语义识别 | 第15-17页 |
| 2.4.1 单轮对话的常问问题问答 | 第15-16页 |
| 2.4.2 多轮对话交互 | 第16页 |
| 2.4.3 对话系统总体结构 | 第16-17页 |
| 2.5 语音合成 | 第17-18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 对话系统的预处理模块 | 第19-33页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 自动分词 | 第19-23页 |
| 3.2.1 基于词典的分词方法 | 第19-21页 |
| 3.2.2 基于理解的分词方法 | 第21页 |
| 3.2.3 基于统计的分词方法 | 第21-22页 |
| 3.2.4 自动分词测试 | 第22-23页 |
| 3.3 停用词去除 | 第23-24页 |
| 3.4 关键词拓展 | 第24-32页 |
| 3.4.1 关键词提取 | 第24-25页 |
| 3.4.2 关键词拓展 | 第25-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于常问问题集的问答模块 | 第33-40页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 候选问题集抽取 | 第33-35页 |
| 4.2.1 候选问题集抽取方法 | 第33-34页 |
| 4.2.2 候选问题集抽取比例 | 第34-35页 |
| 4.3 问句相似度模型 | 第35-39页 |
| 4.3.1 基于向量空间的TF-IDF相似度模型 | 第36页 |
| 4.3.2 基于语义分析的问句相似度模型 | 第36-38页 |
| 4.3.3 两种问句相似度模型的融合 | 第38页 |
| 4.3.4 问句相似度模型实验与结果分析 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于槽特征的对话管理模块 | 第40-46页 |
| 5.1 引言 | 第40页 |
| 5.2 对话主题发现与提取 | 第40-41页 |
| 5.3 对话管理 | 第41-45页 |
| 5.3.1 基于槽特征的对话管理方法 | 第41-42页 |
| 5.3.2 任务的存储 | 第42-44页 |
| 5.3.3 对话主题模拟冷却 | 第44-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 口语对话系统的实现 | 第46-51页 |
| 6.1 引言 | 第46页 |
| 6.2 口语对话系统运行环境 | 第46页 |
| 6.3 口语对话系统的模块 | 第46-49页 |
| 6.3.1 预处理模块 | 第47页 |
| 6.3.2 基于常问问题集的问答模块 | 第47-48页 |
| 6.3.3 基于槽特征的对话管理模块 | 第48-49页 |
| 6.4 系统展示 | 第49-50页 |
| 6.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
