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基于语义分类树的汉语口语理解方法
被引量:
2
1
作者
左云存
宗成庆
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2006年第2期8-15,共8页
口语理解在口语自动翻译和人机对话系统中具有非常重要的作用。本文面向口语自动翻译提出了一种统计和规则相结合的汉语口语理解方法,该方法利用统计方法从训练语料中自动获取语义规则,生成语义分类树,然后利用语义分类树对待解析的汉...
口语理解在口语自动翻译和人机对话系统中具有非常重要的作用。本文面向口语自动翻译提出了一种统计和规则相结合的汉语口语理解方法,该方法利用统计方法从训练语料中自动获取语义规则,生成语义分类树,然后利用语义分类树对待解析的汉语句子中与句子浅层语义密切相关的词语进行解析,最后再利用统计理解模型对各个词语的解析结果进行组合,从而获得整个句子的浅层语义领域行为。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和鲁棒性,适合应用在限定领域的汉语口语浅层语义理解。
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关键词
人工智能
自然语言处理
语义分类树
浅层语义分析
口语理解
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职称材料
题名
基于语义分类树的汉语口语理解方法
被引量:
2
1
作者
左云存
宗成庆
机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2006年第2期8-15,共8页
基金
国家自然科学基金资助(603750186017501260121302)
中国科学院海外学者基金资助(2003-1-1)
文摘
口语理解在口语自动翻译和人机对话系统中具有非常重要的作用。本文面向口语自动翻译提出了一种统计和规则相结合的汉语口语理解方法,该方法利用统计方法从训练语料中自动获取语义规则,生成语义分类树,然后利用语义分类树对待解析的汉语句子中与句子浅层语义密切相关的词语进行解析,最后再利用统计理解模型对各个词语的解析结果进行组合,从而获得整个句子的浅层语义领域行为。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和鲁棒性,适合应用在限定领域的汉语口语浅层语义理解。
关键词
人工智能
自然语言处理
语义分类树
浅层语义分析
口语理解
Keywords
artificial intelligence
natrual language processing
semantic classification trees
shallow semantic analysis
spoken language understanding language understanding
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义分类树的汉语口语理解方法
左云存
宗成庆
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2006
2
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