多模态人机交互中的说话人意图识别研究

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1、更多相关参考论文设计文档资源请访问http://www.docin.com/lzj781219本科毕业设计（论文）题目:多模态人机交互中的说话人意图识别研究学院计算机学院专业智能科学与技术班级20092113192013年6多模态人机交互中的说话人意图识别研究摘要在认知服务类机器人系统构建中，意图识别模块是至关重要的一部分。本文研究的重点是设计并实现意图分类模块，并且提取说话人言语中的关键信息。由于口语对话言语不规范现象严重，如重复、颠倒、省略等，所以要选择鲁棒的特征，为此，本文提取了三种不同的特征：关键词特征、知网特征、统计特征，并使用支撑向量机(SupportVe

2、ctorMachine:SVM)、KNN、NaïveBayes三种分类器建出扁平分类器、层级分类器。经过实验，得到如下结论：（1）KNN算法在K=3时效果最佳，Bayes分类器使用不去停用词的统计特征能得到较好性能。（2）层级分类器的效果明显优于扁平分类器。（3）使用知网特征增强了系统的覆盖能力。基于这些实验结果，本文确定了一种构建意图识别系统的方案：即使用层级分类器进行意图识别，其中第一级用Bayes分类器，第二级用SVM分类器。此外，在系统构建中，使用ICE分布式中间件，使系统跨平台、跨语言的能力得到支撑。而Python语言的使用以及模块化设计，使系统在开发中具有

3、很大的拓展性和自由度。基于此完成了对话理解模块的任务，为多模态对话系统的建立奠定了基础。关键词：口语对话意图识别SVM贝叶斯知网本毕业论文包含包含项目源代码，项目设计说明书、任务书、报告书以及文献参考翻译、CAD设计文件以及仿真建模文件，资料请联系68661508索要更多相关参考论文设计文档资源请访问http://www.docin.com/lzj781219SpeakerIntentionRecognitionOfMultimodalHuman-ComputerInteractionABSTRACTIncognitiveservicerobotsystembuild

4、ing,theintentionrecognitionmoduleisavitalpart.Thefocusofthisstudyistodesignandimplementintentclassificationmoduleandtoextractthekeywordsofspeaker'sspeech.Becausetheabnormalphenomenaofspokendialogueisserious(suchasrepetition,reversed,omitted,etc),itneedstoselectrobustfeatures.Inthisartic

5、le,weextractthreefeatures:keywordfeature,HowNetfeature,statisticalfeature,andbuildflatclassifierandhierarchicalclassifierbyusingSVM(SupportVectorMachine),KNNandNaïveBayesclassifier.Throughexperiments,thefollowingconclusions:(1)KNNalgorithmworksbestwhenK=3;Bayesclassifierusingthestatisti

6、calcharacteristicsofremovingstopwordsdonotgetbetterperformance.(2)hierarchicalclassifierisbetterthanflatclassification.(3)HowNetfeatureenhancessystemcoverage.Basedontheseexperimentalresults,thisarticleidentifiesabuildingplanofintentidentificationsystem:usesahierarchicalclassifierforinte

7、ntionrecognition,whereinthefirststagewiththeBayesclassifier,thesecondstagewithaSVMclassifier.Insystemconstruction,theuseofdistributedmiddlewareICEmakesthecross-platform,cross-languagecapabilitygotsupported.BytheuseofPythonlanguageandmodulardesign,thedevelopmentofthesystemisofgr