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口语对话中的代词指代消解 被引量:2
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作者 费仲超 周雅倩 +1 位作者 黄萱菁 吴立德 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期233-244,共12页
提出一套分为两步的代词指代消解算法,算法不需要人工清洗语料及预定义规则.算法第1步采用一些新特征和机器学习算法对名词性指代代词和非名词性指代(non-anaphoric)代词分类,第2步分别对两类代词进行消解.针对名词性代词指代消解,提出... 提出一套分为两步的代词指代消解算法,算法不需要人工清洗语料及预定义规则.算法第1步采用一些新特征和机器学习算法对名词性指代代词和非名词性指代(non-anaphoric)代词分类,第2步分别对两类代词进行消解.针对名词性代词指代消解,提出了适用于口语对话的特征抽取及表示方法,如代词和候选先行词的距离、语法、语义等的抽取和表示方法,然后通过综合这些特征来选择先行词.针对非名词性指代,将右边界规则(right frontier rule)改进为可以在口语对话中自动抽取的形式,并根据该规则选择先行项.在Byron于2004年发布的语料上测试,消解正确率达到77.0%,召回率达到66.0%.与Byron的工作相比,该方法在保证系统能够自动完成的同时还提高了消解性能. 展开更多
关键词 代词指代消解 口语对话理解 代词分类
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口语对话中非名词指代的消解
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作者 费仲超 魏芳 朱鲲鹏 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第2期113-117,128,共6页
代词指代消解是全面理解口语对话不可缺少的一部分。根据口语不同于书面语的特点以及非名词指代先行项的特点,在前人工作的基础上提出了一套适合于在口语对话生语料上消解非名词指代的算法。算法基于非名词指代的右边界规则理论,给出了... 代词指代消解是全面理解口语对话不可缺少的一部分。根据口语不同于书面语的特点以及非名词指代先行项的特点,在前人工作的基础上提出了一套适合于在口语对话生语料上消解非名词指代的算法。算法基于非名词指代的右边界规则理论,给出了判断候选先行项属于"线性紧邻"还是"层次紧邻"的判别方法,同时给出了候选先行项的过滤规则。算法在公开发布的口语对话语料Tran is-93上进行了测试,实验结果表明,算法提高了消解的正确率和召回率,能消解更多不同的代词,且适用于口语对话生语料。 展开更多
关键词 口语对话理解 指代消解 非名词指代
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中文口语语言理解中依赖引导的字特征槽填充模型 被引量:3
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作者 朱展标 黄沛杰 +4 位作者 张业兴 刘树东 张华林 黄均曜 林丕源 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第8期118-126,共9页
意图识别和槽信息填充的联合模型将口语语言理解(Spoken Language Understanding,SLU)技术提升到了一个新的水平,但由于存在出现频率低或未见过的槽指称项(0-shot slot mentions),模型的序列标注性能受限,而且这些联合模型往往没有利用... 意图识别和槽信息填充的联合模型将口语语言理解(Spoken Language Understanding,SLU)技术提升到了一个新的水平,但由于存在出现频率低或未见过的槽指称项(0-shot slot mentions),模型的序列标注性能受限,而且这些联合模型往往没有利用输入序列存在的语法知识信息。已有研究表明,序列标注任务可以通过引入依赖树结构,辅助推断序列标注中槽的存在。由于中文话语由一串字序列组成,在中文口语语言理解中,输入话语的字和槽信息是一一对应的,因而槽信息填充模型往往是字特征模型。基于词的依赖树结构无法直接应用于基于字特征的槽填充模型。为了解决字词之间的矛盾,该文提出了一种基于字模型的依赖引导槽填充模型(Dependency-guided Character-based Slot Filling model,DCSF),提供一种简洁的方法用于解决将词级依赖树结构引入中文字特征模型的冲突,同时通过对话语中词汇内部关系进行建模,保留了词级上下文信息和分词信息。在公共基准语料库SMP-ECDT和CrossWOZ上的实验结果表明,该模型优于比较模型,特别是在未见过的槽指称项和低资源情况下有很大的改进。 展开更多
关键词 口语对话理解 槽信息填充 依赖结构 字特征模型
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Chinese spoken language understanding in SHTQS
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作者 毛家菊 郭荣 陆汝占 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2005年第2期225-230,共6页
Spoken dialogue systems are an active research field with wide applications. But the differences in the Chinese spoken dialogue system are not as distinct as that of English. In Chinese spoken dialogues, there are man... Spoken dialogue systems are an active research field with wide applications. But the differences in the Chinese spoken dialogue system are not as distinct as that of English. In Chinese spoken dialogues, there are many language phenomena. Firstly, most utterances are ill-formed. Secondly, ellipsis, anaphora and negation are also widely used in Chinese spoken dialogue. Determining how to extract semantic information from incomplete sentences and resolve negation, anaphora and ellipsis is crucial. SHTQS (Shanghai Transportation Query System) is an intelligent telephone-based spoken dialogue system providing information about the best route between any two sites in Shanghai. After a brief description of the system, the natural language processing is emphasized. Speech recognition sentences unavoidably contain errors. In language sequence processing procedures, these errors can be easily passed to the later parts and take on a ripple effect. To detect and recover these from errors as early as possible, language-processing strategies are specially considered. For errors resulting from divided words in speech recognition, segmentation and POS Tagging approaches that can rectify these errors are designed. Since most of the inquiry utterances are ill-formed and negation, anaphora and ellipsis are common language phenomena, the language understanding must be adequately adaptive. So, a partial syntactic parsing scheme is adopted and a chart algorithm is used. The parser is based on unification grammar. The semantic frame that extracts from the best arc set of the chart is used to represent the meaning of sentences. The negation, anaphora and ellipsis are also analyzed and corresponding processing approaches are presented. The accuracy of the language processing part is 88.39% and the testing result shows that the language processing strategies are rational and effective. 展开更多
关键词 spoken dialogue system natural language understanding syntactic parsing
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