| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 语音识别技术 | 第12-14页 |
| 1.2.2 自然语言理解 | 第14-16页 |
| 1.2.3 GIS 功能与操作 | 第16页 |
| 1.2.4 综述总结与分析 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目标和研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第17页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第18-19页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第18页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第18-19页 |
| 1.5 论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 语音交互模式 | 第21-25页 |
| 2.1 Siri 的交互模式 | 第21-22页 |
| 2.2 Siri 的技术原理 | 第22-23页 |
| 2.3 Siri 的交互设计 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 语音识别理论与技术实现 | 第25-37页 |
| 3.1 语音识别理论 | 第25-29页 |
| 3.1.1 人类的语音识别模型 | 第25页 |
| 3.1.2 计算机的语音识别模型 | 第25-27页 |
| 3.1.3 语音识别的难点问题 | 第27-28页 |
| 3.1.4 语音识别模式的选择 | 第28-29页 |
| 3.2 语音识别的技术实现 | 第29-36页 |
| 3.2.1 基于 InterReco 的语音识别实现 | 第29-33页 |
| 3.2.2 基于 SAPI 的语音识别实现 | 第33-35页 |
| 3.2.3 两种语音识别实现方式的比较 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 语言理解 | 第37-43页 |
| 4.1 自然语言理解的基本理论研究 | 第37-40页 |
| 4.1.1 语法为主的分析 | 第37页 |
| 4.1.2 语义为主的分析 | 第37-39页 |
| 4.1.3 基于知识的分析 | 第39-40页 |
| 4.2 汉语自然语言理解研究 | 第40-42页 |
| 4.3 领域汉语言研究 | 第42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 GIS 图形系统交互语义理解 | 第43-63页 |
| 5.1 GIS 图形系统交互语言研究 | 第43-56页 |
| 5.1.1 GIS 图形系统的功能总结 | 第44-50页 |
| 5.1.2 GIS 领域功能命令语言及特征总结 | 第50-53页 |
| 5.1.3 GIS 图形系统交互语言的基本语法与概念知识 | 第53-56页 |
| 5.2 GIS 图形系统交互语义推理 | 第56-62页 |
| 5.2.1 推理方案的制定 | 第56-58页 |
| 5.2.2 名词知识建模与推理 | 第58-61页 |
| 5.2.3 动词知识建模与推理 | 第61-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 GIS 图形系统的语音交互模块实现 | 第63-70页 |
| 6.1 GIS 图形系统语音交互模块总体设计 | 第63-64页 |
| 6.2 语音交互知识库 | 第64-66页 |
| 6.3 重要的算法设计与实现 | 第66-69页 |
| 6.3.1 系统的核心算法流程 | 第66-67页 |
| 6.3.2 语音交互的 GIS 图形原型系统 | 第67-69页 |
| 6.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论与展望 | 第70-72页 |
| 结论 | 第70页 |
| 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75页 |