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互联网络数据的飞快延长,保守的运用探求引擎查问并归来消息列表的办法,仍旧不许实足满意用户赶快、高效定位精确谜底的需要。并且,对准特出人群或普遍人在一定的情况下,运用细工输出办法探求题目也有诸多未便。所以,用户经过大略的语音查问,归来精确谜底的问答体例具备深沉的接洽意旨。 本课题借助Android平台,挪用对立老练的第三方ASR(语音辨别)效劳和TTS(文本变换)效劳,发展对人机天然谈话问答体例的安排和实行。在此进程中对语音辨别后爆发的天然谈话文本举行题目领会、消息检索和谜底抽取等一系列的处置处事。实质上是一个NLP(天然谈话处置)和数据发掘的进程。 正文中心处事展现在,语音辨别后所得文本的NLP。重要波及到华文分词、词性标明、文天职类、文本特性采用和文本一致度计划等范围。归纳运用上述各项本领并举行试验和符合性窜改,安排和实行了“鉴于Android语音辨别的人机天然谈话问答体例”。实行天然谈话处置进程十足在大哥大端运转,并能对用户题目机动举行分门别类、常识库检索、大略论理推导和谜底反应,最后实行一款大哥大版的语音问答体例。 其余,本文华用的国度语言文字工作委员会颁布的2000万字免费语言材料,用CRFs(前提随飞机场)和IG(消息增值)算法举行分词和词性标明模子演练。在不失精确率的情景下实行天生模子的大范围剪枝,对遏制CRFs演练模子范围和普及模子解码功效的接洽具备参考价格。 要害词: 天然谈话处置,问答体例,文天职类,文本一致度, 前提随飞机场
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