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【重磅报告】服务机器人核心技术与模块解析(下)

本文摘要:三、交互模块:语音约商用门槛,语义解读亟需提高 1智能语音技术早已超过商用门槛 语音语义发展几经三阶段,规则阶段进展不大,统计资料阶段第一次愈演愈烈,深度自学是第二次愈演愈烈。

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三、交互模块:语音约商用门槛,语义解读亟需提高  1智能语音技术早已超过商用门槛  语音语义发展几经三阶段,规则阶段进展不大,统计资料阶段第一次愈演愈烈,深度自学是第二次愈演愈烈。20世纪50年代到70年代,在语音辨识领域由规则主导,瓶颈无法扫除发展缓慢,IBM几百个词70%的辨识度;20世纪70年代到20世纪末,发展很快,统计资料与规则角力,并逐步解决问题语音辨识、词性分析、句法分析问题;21世纪初,由于计算能力强化语音技术有了重大突破,2006年至今,深度自学之后在语音辨识领域完备。2语义解读仍须要时日,静待深度自学算法突破  自然语言处置(NLP):词法和句法基本解决问题,语义目前仅有是浅层处置。

NLP分析技术大体分成三个层面:词法分析、句法分析和语义分析。  1)词法分析  词法分析还包括分词、词性标示、命名实体辨识和词义消歧。

分词和词性标示好解读。命名实体辨识的任务是辨识句子中的人名、地名和机构名称等等命名实体。每一个命名实体都是由一个或多个词语包含的。词义消歧是要根据句子上下文语境来辨别出有每一个或某些词语的现实意思。

  2)句法分析  句法分析是将输出句子从序列形式变为树状结构,从而可以捕捉到句子内部词语之间的配上或者标记关系,这一步是NLP中关键的一步。目前研究界不存在两种主流的句法分析方法:短语结构句法体系,差异性结构句法体系。其中依存关系句法体系现在早已沦为研究句法分析的热点。

差异性语法回应形式简练,更容易解读和标示,其可以很更容易的回应词语之间的语义关系,比如句子成分之间可以包含施事,不受事,时间等关系。这种语义关系可以很便利的应用于鱼语义分析和信息提取等方面。依存关系还可以更加高效的构建解码算法。

句法分析获得的句法结构可以协助上层的语义分析,以及一些应用于,例如机器翻译、解说、文本挖出、信息检索等。  3)语义分析  语义分析的最后目的是解读句子传达的现实语义。但是用什么形式来回应语义仍然没需要很好的解决问题。

语义角色标示是较为成熟期的浅层语义分析技术。等价句子中的一个谓词,语义角色标示的任务就就是指句子中标示出有这个谓词的施事、不受事、时间、地点等参数。语义角色标示一般都在句法分析的基础上已完成,句法结构对于语义角色标示的性能至关重要。  自然语言处置难题:词义消歧是瓶颈,中文比较英文更加无以。

之一:切词,中英文自然语言处置都有一个先行环节,就是把输出的字符串分解成沦为词汇单位;之二:词类标示;之三:语法理论;之四:词义消歧。


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