傣文自动分词系统的设计与实现

傣文自动分词是傣文信息处理中的基础工作,是后续进行傣文输入法开发、傣文自动机器翻译系统开发、傣文文本信息抽取等傣文信息处理的基础,受限于傣语语料库技术,傣文自然语言处理技术较为薄弱。本文首先对傣文特点进行了分析, 并在此基础上构建了傣文语料库,同时将中文分词方法应用到傣文中,结合傣文自身的特点,设计了一个基于音节序列标注的傣文分词系统,经过实验,该分词系统达到了95.58%的综合评价值。     

面向自然交互的多通道人机对话系统中答句自动生成方法

多通道自然人机对话系统要求计算机能够对用户的语句产生智能应答,传统的人机对话系统由于知识库的限制以及用户话语的随意性,当对话内容超出知识库范围时,系统将无法应答或产生与用户期望不符的回答,这在一定程度上影响了人机对话系统用户的体验感.为了解决该问题,提出了一种融合多模态历史交互信息和面向数据的句法分析(data-oriented parsing,简称DOP)模型的最优答句生成方法:首先从大规模句法树库中提取上下文无关文法的语法规则,然后结合对话过程中用户呈现的表情、姿态等多模态历史交互信息,融合DOP模型对上下文无关文法生成的汉语句子进行过滤,最终生成一个符合语法规则且符合语义的答句返回给用户,让计算机在无法获得知识库支撑时,根据交互历史信息生成应对当前对话的语句,有效地提升了多通道自然人机交互系统用户的体验感.该方法应用于交通信息查询以及咖啡厅的多主题多模态人机自由对话系统.用户的体验表明,该方法能够有效提高用户交互的自然度和体验感.     

对话意图及语音识别错误对交互体验的影响

在自然人机对话中,由于环境噪声、方言口音等因素带来的语音识别错误以及语义分析的不充分等原因,计算机在理解用户交互意图时出现偏差,使得计算机对要反馈的话题出现错误,造成人机对话进程的断裂.以面向咖啡为主题的漫谈式人机对话为例,将对话中断分为3种情况：话题反馈不当引起中断、话题正确情况下的模糊反馈不当和精确反馈不当引起中断.根据用户与计算机对话的记录分析比较上述3种情况下人机对话进程断裂情况.统计数据结果表明,话题反馈不当带来的对话中断最为明显,在对话进程断裂情况中达到了60.1%的比例;在话题反馈正确情况下,模糊回答不当和精确回答不当带来的话题中断比例分别为22.2%和21.6%;在语音识别错误情况下,语义分析会带来数量更大的反馈错误.实验数据分析结果表明,在语音识别错误情况下,根据上下文信息提高计算机对用户话题反馈的准确率,能够有效降低人机对话的中断,提高人机对话的自然度.该工作为自然人机对话的意图分类重要性提供了数据分析和实验论证.