面向家庭服务机器人的中文指令深层信息识别系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究意义及现状 | 第10-11页 |
| 1.1.1 服务机器人发展现状 | 第10页 |
| 1.1.2 命名实体及实体关系抽取现状 | 第10-11页 |
| 1.2 研究的主要问题及研究路线 | 第11-13页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第11-12页 |
| 1.2.2 课题研究内容 | 第12页 |
| 1.2.3 关键问题处理路线 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的结构 | 第14-15页 |
| 第2章 自然语言指令深层信息识别系统概述 | 第15-19页 |
| 2.1 系统简介 | 第15-16页 |
| 2.2 相关技术研究 | 第16-18页 |
| 2.2.1 语音识别 | 第16页 |
| 2.2.2 分词 | 第16-17页 |
| 2.2.3 词性标注 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 指令实体识别 | 第19-32页 |
| 3.1 家庭服务指令命名实体识别定义 | 第19-20页 |
| 3.1.1 服务对象 | 第19页 |
| 3.1.2 目标对象 | 第19页 |
| 3.1.3 指令对象 | 第19-20页 |
| 3.1.4 位置对象 | 第20页 |
| 3.1.5 时间对象 | 第20页 |
| 3.2 指令语料分析与处理 | 第20-23页 |
| 3.3 基于CRF的指令实体识别 | 第23-29页 |
| 3.3.1 基于规则的语料标注 | 第24-26页 |
| 3.3.2 特征模板的构造 | 第26-28页 |
| 3.3.3 模型训练与预测 | 第28-29页 |
| 3.4 指令实体识别实验与分析: | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 指令知识库 | 第32-39页 |
| 4.1 解析深层指令信息的基本思路 | 第32-33页 |
| 4.2 指令知识库的构建 | 第33-36页 |
| 4.2.1 指令知识库的定义 | 第33-34页 |
| 4.2.2 知识库的设计 | 第34-36页 |
| 4.3 知识库的构建和检索流程 | 第36-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 指令学习 | 第39-54页 |
| 5.1 指令学习的目标及挑战 | 第39-40页 |
| 5.2 指令学习语料分析 | 第40-41页 |
| 5.3 基于SVM的指令关系抽取 | 第41-46页 |
| 5.3.1 包含关系抽取建模 | 第41-43页 |
| 5.3.2 序列最小最优化算法 | 第43-45页 |
| 5.3.3 关系抽取模块流程 | 第45-46页 |
| 5.4 实验步骤及结果分析 | 第46-52页 |
| 5.4.1 模型调优 | 第46-49页 |
| 5.4.2 实验结果及分析 | 第49-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第6章 系统设计与实现 | 第54-60页 |
| 6.1 系统结构及主要功能 | 第54-56页 |
| 6.2 系统的实现 | 第56页 |
| 6.3 系统功能展示 | 第56-59页 |
| 6.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |
