69、基于本体策略与口语对话系统的语言理解方法

基于本体策略与口语对话系统的语言理解方法

在当今的信息技术领域，图像搜索和口语对话系统的语义理解是两个重要的研究方向。前者涉及如何高效地从大量图像中找到特定的图像，而后者则关注如何准确理解人类的口语表达，以实现有效的人机交互。

1. 基于本体的图像搜索策略

在图像搜索方面，基于本体的策略能够支持高效地搜索特定图像。用户可以通过自然语言或智能图形用户界面指定搜索查询，这些查询指向源图像中描绘的特定对象或关系。满足查询的图片可以被分组到主题相册中，从而在大量图像集合中创建和维护一定的秩序。

2. 口语对话系统中的语义解析

语义解析是任何口语对话系统的关键组成部分，其目的是将自然语言映射到形式化的意义表示（语义）。语义可以通过语法（如GeoQuery领域的LR语法）、框架和插槽（如TownInfo领域）或对话行为来定义。在本文中，对话行为被用于表示意义。

对话行为（DA）由一个或多个对话行为项（DAI）组成。对话行为项表示基本意图（如告知、请求等），并可选地包含输入话语中的语义内容（也称为插槽）。例如，“inform(from_stop=”Nádraží Holešovice”)”表示告知出发站点的信息。

3. 基于对话行为项分类器的口语语言理解（DAICLR）

为了实现实时解析识别的语音，提出了一种基于对话行为项分类器的概率判别式口语语言理解方法（DAICLR）。该方法基于一组逻辑回归分类器，用于将输入话语映射到对话行为。

3.1 话语和对话行为抽象

为了减少训练过程中的数据稀疏性，DAICLR模型使用域内地名词典对话语和对话行为进行抽象。在训练时，对话