16、语音语义理解与词义消歧技术解析

语音语义理解与词义消歧技术解析

语音语义理解方法

在语音语义理解领域，提出了一种两阶段语义解释方法，用于稳健地理解自发语音，并将其与语音识别进行了有效整合。在这个方法中，所提出的概念具有三个重要作用：
1. 作为各种部分表达的稳健解释器 ：能够对不同的部分表达进行准确解读。
2. 作为语义约束的目标 ：为语义的合理性提供约束条件。
3. 作为理解整体意义的基本单位 ：帮助构建完整的语义理解。

通过岛驱动的格搜索来生成概念格，并利用语言评分知识，成功地将语义解释与语音识别相结合。该基线系统表现出色，一级理解率达到了 92%。此外，还开发了一种高效的搜索方法，它能快速生成允许正确概念出现删除错误的初始意义假设，并利用与初始意义假设相关的预测知识重新搜索缺失的概念来修复这些假设。与基线方法相比，该技术在实验中将搜索处理时间大幅缩短至约十分之一。

词义消歧方法

词义消歧是计算语言学中的一个长期难题。近年来，利用现有词汇知识资源进行了许多有趣的实验，但这些技术大多仅应用于少量单词、少数句子或非公共领域语料库。因此，提出了一种基于概念距离的词义消歧自动决策方法，该方法利用 WordNet 的广泛覆盖名词分类法和概念密度公式来解决这个问题。
1. 语义知识源
- WordNet ：是基于心理语言学理论的在线词典，包含名词、动词、形容词和副词，通过语义关系（如同义词、反义词、上下位关系等）组织。其基本元素是词集（synsets），每个词