可移植的穩(wěn)健口語(yǔ)理解方法研究.pdf

1、口語(yǔ)對(duì)話系統(tǒng)的研究具有很強(qiáng)的理論意義和實(shí)際價(jià)值?？谡Z(yǔ)理解是實(shí)現(xiàn)口語(yǔ)對(duì)話系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。目前，口語(yǔ)理解主要面臨兩方面的挑戰(zhàn)： ·穩(wěn)健性，因?yàn)檎Z(yǔ)音識(shí)別難免有錯(cuò)誤，而且口語(yǔ)本身也往往是病態(tài)和不合語(yǔ)法的。 ·可移植性，當(dāng)前對(duì)話系統(tǒng)中口語(yǔ)理解模塊的開(kāi)發(fā)往往需要大量手工工作(例如語(yǔ)義語(yǔ)法的編寫(xiě))，這構(gòu)成了口語(yǔ)對(duì)話系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的主要瓶頸之一。因此，要縮短口語(yǔ)理解模塊的開(kāi)發(fā)周期、減少開(kāi)發(fā)成本以及增強(qiáng)可移植性，關(guān)鍵是如何減少對(duì)手工工作的依

2、賴，從而使整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程自動(dòng)化。 本文提出了一種新的可移植的穩(wěn)健口語(yǔ)理解方法。該方法基本上是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，只需要簡(jiǎn)單標(biāo)記的數(shù)據(jù)，這樣保證了良好的可移植性。它能對(duì)口語(yǔ)進(jìn)行深層理解，同時(shí)也能保持穩(wěn)健性。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括： ·本文提出了一個(gè)基于兩階段分類的口語(yǔ)理解框架。首先，第一階段的分類器用來(lái)識(shí)別用戶輸入語(yǔ)句的主題，即主題分類。接下來(lái)，識(shí)別的主題可用于幫助第二階段的分類器抽取相應(yīng)的語(yǔ)義槽/值對(duì)，即語(yǔ)義槽分類。這兩種分類

3、器是可以自動(dòng)學(xué)習(xí)的，而且只需要簡(jiǎn)單標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。該框架既能保證對(duì)輸入語(yǔ)句的深層理解，也能保持穩(wěn)健性。 ·利用一個(gè)穩(wěn)健的基于圖算法的局部分析器來(lái)對(duì)用戶輸入語(yǔ)句進(jìn)行預(yù)處理。該局部分析器具有跳躍詞和規(guī)則符的能力，這樣從底層就保證了系統(tǒng)的穩(wěn)健性。同時(shí)，為了避免跳躍能力帶來(lái)的副作用，引入了內(nèi)置的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行剪枝和消歧。預(yù)處理使得數(shù)據(jù)標(biāo)記形式更簡(jiǎn)單，能給主題分類提供深層的特征，還能減少語(yǔ)義槽分類器的數(shù)目。 ·對(duì)于主題分類，考

4、察了可用于主題分類的各種特征并且比較了它們的分類能力，并且利用多分類器相結(jié)合的方法來(lái)提高主題分類的精度。對(duì)于語(yǔ)義槽分類，把它建模為分類問(wèn)題：首先利用文字上下文進(jìn)行初始語(yǔ)義槽分類，然后檢查語(yǔ)義槽的一致性，如有必要，再利用語(yǔ)義槽上下文進(jìn)行重分類以糾正錯(cuò)誤。本文比較了兩種語(yǔ)義槽分類算法，即決策表和Winnow算法。 ·為了進(jìn)一步地減輕手工標(biāo)記數(shù)據(jù)的工作，研究了上述兩種分類器的弱監(jiān)督訓(xùn)練方法：(1)采用了結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練主