| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 口语对话系统概述 | 第10-13页 |
| 1.3 对话管理方法 | 第13-24页 |
| 1.3.1 基于有限状态自动机的对话管理 | 第13-15页 |
| 1.3.2 基于框架的对话管理 | 第15-17页 |
| 1.3.3 基于信息状态更新的对话管理 | 第17-21页 |
| 1.3.4 基于统计的对话管理 | 第21-24页 |
| 1.4 本文的研究内容及章节安排 | 第24-27页 |
| 第二章 基础知识 | 第27-41页 |
| 2.1 MDP模型 | 第27-32页 |
| 2.1.1 MDP形式化定义 | 第27-29页 |
| 2.1.2 策略和值函数 | 第29-30页 |
| 2.1.3 值迭代和Q-Learning | 第30-31页 |
| 2.1.4 策略迭代 | 第31-32页 |
| 2.2 POMDP模型 | 第32-39页 |
| 2.2.1 POMDP形式化定义 | 第32-33页 |
| 2.2.2 信念状态 | 第33-35页 |
| 2.2.3 值函数 | 第35页 |
| 2.2.4 精确求解算法 | 第35-37页 |
| 2.2.5 基于点的值迭代求解算法 | 第37-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 改进的SDS-POMDP模型 | 第41-67页 |
| 3.1 SDS-POMDP模型 | 第41-43页 |
| 3.2 改进的SDS-POMDP模型 | 第43-47页 |
| 3.2.1 基于N-Best的观测模型 | 第43-44页 |
| 3.2.2 动态对象绑定方法 | 第44-46页 |
| 3.2.3 模型求解算法 | 第46-47页 |
| 3.3 实验参数设定 | 第47-54页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第54-64页 |
| 3.4.1 评估标准 | 第54页 |
| 3.4.2 N-Best规模对口语对话系统的影响 | 第54-58页 |
| 3.4.3 动态对象绑定对口语对话系统的影响 | 第58-61页 |
| 3.4.4 基于MDP和POMDP的口语对话系统对比 | 第61-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-67页 |
| 第四章 系统实现 | 第67-77页 |
| 4.1 系统整体结构 | 第67-68页 |
| 4.2 系统功能 | 第68-77页 |
| 4.2.1 教学知识示例 | 第69-73页 |
| 4.2.2 使用知识示例 | 第73-74页 |
| 4.2.3 知识库展示 | 第74-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-81页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第77-78页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第78-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第89页 |