一个基于文本输入的口语对话系统的新的实现

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基于深度学习的中文智能对话系统设计与开发

基于深度学习的中文智能对话系统设计与开发

基于深度学习的中文智能对话系统设计与开发近年来,随着人工智能技术的快速发展,中文智能对话系统在各个领域都得到了广泛应用。

基于深度学习的中文智能对话系统的设计和开发成为了研究的热点之一。

本文将探讨基于深度学习的中文智能对话系统的设计与开发,包括系统架构、数据预处理、模型选择和评估等方面。

在设计中文智能对话系统时,合理的系统架构是非常重要的。

一般而言,该系统包括自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两个主要模块。

NLU负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可理解的表示,而NLG则将机器生成的表示转化为可读懂的自然语言文本。

这两个模块之间需要进行有效的信息传递和交互。

可以使用递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或者变换器(Transformer)等深度学习模型来实现这两个模块。

数据预处理是中文智能对话系统开发中一个重要的环节。

首先,需要获取大规模的中文对话数据。

可以从对话记录、社交媒体、新闻评论等渠道获取对话数据,并对其进行清洗和整理。

清洗和整理数据可以通过去除噪声、标记实体、分词等方式进行。

其次,需要对对话数据进行编码和表示。

可以使用词嵌入技术将中文词语转换为向量表示,然后将对话转换为向量序列。

对于中文智能对话系统的模型选择,可以根据任务的具体要求来进行选择。

如果要求系统具有一定的上下文理解能力,可以选择基于序列到序列(Sequence-to-Sequence,简称Seq2Seq)模型的对话系统。

Seq2Seq模型是一种基于编码器-解码器结构的深度学习模型,在机器翻译等任务中取得了很好的效果。

此外,还可以选择基于注意力机制的模型,如注意力机制循环神经网络(Attention-based RNN)模型,以实现更好的上下文理解和生成能力。

对于中文智能对话系统的评估,可以使用多种指标来度量系统的性能。

一种常用的指标是困惑度(Perplexity),通过计算模型预测下一个词的准确性来评估系统的生成能力。

基于自然语言处理技术的智能问答系统设计和实现

基于自然语言处理技术的智能问答系统设计和实现

基于自然语言处理技术的智能问答系统设计和实现一、引言智能问答系统是基于人工智能技术,集成了自然语言处理技术和知识图谱等多个技术领域,旨在能够像人一样理解自然语言,并给出准确的答案或解决方案,适用于各种场景。

本文将从设计和实现两个方面,较为详细地介绍基于自然语言处理技术的智能问答系统。

二、系统设计智能问答系统主要包括输入层、自然语言处理模块、知识库和答案生成模块等关键组成部分。

(一)输入层输入层是系统与外部的接口,通常采用文本输入方式,用户在输入框中输入问题进行交互。

与传统搜索引擎不同的是,用户输入的问题一般是以自然语言形式表述的,而不是关键词或短语,这就需要系统能够理解自然语言。

(二)自然语言处理模块自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)技术是智能问答系统的关键技术之一。

NLP技术采用计算机科学、人工智能和语言学等多学科交叉的理论与技术手段,使计算机能够理解、生成和处理自然语言。

常见的自然语言处理技术包括分词、词性标注、命名实体识别、语义分析、语义匹配和问答匹配等。

这些技术通过将自然语言文本转换成计算机能够理解和处理的形式,为后续的知识库匹配和答案生成提供了基础。

(三)知识库知识库是智能问答系统的核心组成部分,其主要作用是存储各种类型的知识,并通过自然语言处理技术实现与用户输入问题的匹配。

知识库具有丰富的内容和灵活的结构,通常包括本体、实例、属性和关系等几个方面。

本体是知识库中概念的集合,通常使用RDF或OWL等语言来表示,是知识库的核心组成部分。

实例是本体中每个概念的具体实现,是知识库中最基本的单位。

属性是描述实例的特征或特性,关系是不同实例之间的关联关系。

知识库通过这些组成部分来存储和描述各类知识。

(四)答案生成模块答案生成模块是智能问答系统的最终输出层,其主要作用是生成符合用户输入问题的答案或解决方案。

答案生成模块需要根据知识库的内容和用户输入问题的语义进行匹配,并依据匹配后的结果生成相应的答案或解决方案。

基于自然语言处理的智能问答系统设计与实现

基于自然语言处理的智能问答系统设计与实现

基于自然语言处理的智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的进步和发展,智能问答系统在日常生活和工作中扮演着越来越重要的角色。

这些系统能够理解并回答用户提出的问题,为我们提供准确和便捷的信息。

而其中,基于自然语言处理的智能问答系统则成为了目前最为主流和高效的解决方案之一。

本文将讨论如何设计和实现一个基于自然语言处理的智能问答系统。

一、智能问答系统的基本原理在开始设计和实现之前,我们需要了解智能问答系统的基本原理。

一个基于自然语言处理的智能问答系统通常包括以下几个核心模块:1. 语音识别模块:将用户的语音转换为文本形式,以便系统能够对其进行分析和处理。

2. 语义理解模块:对用户提出的问题进行语义解析,提取问题中的关键信息,并将其转化为系统能够理解的表达形式。

3. 知识库模块:通过构建知识库,存储大量的事实和知识,以便系统能够基于这些知识来回答问题。

4. 信息检索模块:在知识库中进行数据的检索和筛选,找到与用户提出的问题相关的信息。

5. 语言生成模块:将系统得到的答案信息进行自然语言生成,以文字或语音的形式回答用户的问题。

以上模块相互协作,使得智能问答系统能够准确地理解用户的问题,检索相关的知识,并生成合适的回答。

二、智能问答系统的设计与实现在实际设计和实现一个基于自然语言处理的智能问答系统时,我们可以按照以下步骤进行:步骤一:数据收集与预处理首先,我们需要收集大量的问题与答案数据,并对其进行预处理。

预处理主要包括数据清洗、分词、去噪和构建索引等,在这些基础上才能进一步进行模型训练。

步骤二:建立语言模型建立一个强大的语言模型对于智能问答系统的实现至关重要。

我们可以采用基于深度学习的模型方法,比如循环神经网络(RNN)或者长短期记忆网络(LSTM)等,来构建一个能够理解输入问题的模型。

步骤三:构建知识库在智能问答系统中,构建一个涵盖广泛领域知识的知识库非常重要。

可以利用爬虫技术从互联网上抓取相关的知识,或者人工整理建立知识库。

基于人工智能的英语口语交互教学系统的设计探索

基于人工智能的英语口语交互教学系统的设计探索

基于人工智能的英语口语交互教学系统的设计探索于玮婷(华南农业大学外国语学院 广东广州 510642)摘要:基于人工智能技术搭建的英语口语交互教学系统,其核心是采用人工智能技术搭建一个机器人,然后“教”会机器人在不同场景下进行对话,再由“学会说话”的机器人扮演“交互对象”的角色和人进行英语对话,并且可以对对话进行评估和反馈,从而实现英语口语教学的目的。

文章利用人工智能领域的自然语言处理技术,从智能交互口语教学系统的设计思想、主要特点、技术框架、消息处理机制角度探讨了此类系统和机器人的设计和开发,是外语教育人工智能化的创新性实践。

关键词:人工智能 人机交互 智能对话 口语教学中图分类号:TP11文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2023)14-0159-04Design and Exploration of the Oral English Interactive Teaching System Based on Artificial IntelligenceYU Weiting(School of Foreign Studies, South China Agricultural University, Guangzhou, Guangdong Province, 510642 China) Abstract:The core of the oral English interactive teaching system based on artificial intelligence technology is to use artificial intelligence technology to build a robot and then "teach" the robot to talk in different scenarios, and the robot that "has learned to speak" plays the role of "the interactive object" to talk with people in English and can evaluate and feedback the dialogue, so as to achieve the purpose of oral English teaching. This paper uses natural speaker processing technology in the field of artificial intelligence to discuss the design and development of such systems and robots from the perspective of the design idea, main characteristics, technical framework and message processing mechanism of the intelligent interactive oral teaching system, which is an innovative practice of artificial intelligence in foreign language education.Key Words: Artificial intelligence; Human-computer interaction; Intelligent dialogue; Oral English teaching1 技术发展现状与可用模块自然语言处理是人工智能领域的重要分支。

基于情感计算的ITSPOKE及其应用优势

基于情感计算的ITSPOKE及其应用优势
第2 3卷第 3期 20 0 9年 6月




教 .
CHI NA MEDI CAL EDUCATI ON TECHNOLOGY
J n 09 u .2 0
基于情感计算的 IS O E及其应 用优势 TP K
蒿景 兰 , 宁 宁, 洪文 夏
aa z ga et e cm uiga d i e iettt igso e i o e ss m (T P K ,ti pp r n l i f cv o p t n n lgn uo n p kn da g yt yn i n tl r lu e IS O E) hs a e
de in tu t r d lo TS sg s a sr c u e mo e fI POKE a e n a fci e c mp tn b s d o fe tv o u i g,a d t e n l z s i d a tg s i n h n a ay e t a v na e n s o a gih t a h n O a o p o i e r f r n e f ro a g ih t a hng r En ls e c i g S st r vd ee e c r En ls e c i . l o l
I POKE s d fe tv o TS ba e on a c i e c mputn an t ppl ato a v nt e i g d i a s i i n d a ag s c
Ha g a o jn ln.N g N g. a Ho g e Xi n w n
( 浙江师范大学教师教育学 院,浙江 金华 3 10 ) 20 4
【 摘要】 口语对话是英语教学的重要组成部分 , : 虽然现存的基于网络的英语 口语教学 系统为

英语口语人机对话实施方案

英语口语人机对话实施方案

英语口语人机对话实施方案随着人工智能技术的不断发展,人机对话系统已经成为现实。

英语口语人机对话实施方案旨在提高人机对话系统的交互效果,使其更加贴近自然语言交流,提升用户体验。

本文将从语音识别、自然语言处理、对话管理等方面,介绍英语口语人机对话实施方案的具体内容。

首先,语音识别是英语口语人机对话系统的基础。

为了实现准确的语音识别,我们需要借助先进的语音识别技术,提高系统对英语口语的识别准确率。

同时,还需要考虑不同口音、语速、语调等因素对语音识别的影响,确保系统能够准确识别用户的口语输入。

其次,自然语言处理是英语口语人机对话系统的关键。

通过自然语言处理技术,系统可以理解用户输入的自然语言,并进行语义分析、语法分析等处理,从而准确把握用户的意图。

在实施方案中,我们需要不断优化自然语言处理模型,提高系统对复杂句子、语义模糊的理解能力,以更好地满足用户的交流需求。

另外,对话管理是英语口语人机对话系统的重要组成部分。

良好的对话管理能够使系统更加智能地进行对话交互,提供更加个性化、流畅的用户体验。

在实施方案中,我们需要设计合理的对话管理策略,包括对话流程设计、上下文管理、对话历史回溯等,以实现系统对话的连贯性和智能性。

除此之外,为了进一步提升英语口语人机对话系统的交互效果,我们还可以考虑引入情感识别技术。

通过情感识别,系统可以更好地理解用户的情感倾向,从而更加智能地进行情感化对话交互,提升用户的情感共鸣。

总的来说,英语口语人机对话实施方案涉及语音识别、自然语言处理、对话管理等多个方面,需要综合运用先进的人工智能技术,不断优化系统模型,提高系统的交互效果和用户体验。

希望通过不懈的努力,能够使英语口语人机对话系统更加智能、更加贴近自然语言交流,为用户带来更加便捷、高效的交互体验。

基于自然语言处理的文本问答机器人设计与实现

基于自然语言处理的文本问答机器人设计与实现

基于自然语言处理的文本问答机器人设计与实现在当今技术不断进步的时代,人工智能应用越来越广泛。

文本问答机器人是其中的一个重要应用领域,它通过自然语言处理技术,能够理解人类的语言,并针对问题提供精准的答案。

本文将探讨基于自然语言处理的文本问答机器人的设计与实现。

一、文本问答机器人的基本架构和工作原理文本问答机器人的基本架构包括三个部分:问题理解、答案检索和答案生成。

其中问题理解部分主要是将用户输入的自然语言转化为计算机可以理解的形式;答案检索部分主要是通过搜索引擎或数据库查询等方式,快速找到相关的信息;答案生成部分主要是将找到的信息重新组织,形成符合用户需求的回答。

具体实现方案可以采用基于知识图谱、深度学习或规则匹配等技术。

其中,知识图谱是指将各种实体和它们之间的关系用图谱表示出来,利用这个图谱来回答用户问题。

深度学习则是基于大量的训练数据,通过神经网络模型进行语义理解和建模。

规则匹配则是将问题和答案的模式匹配起来,类似模板填空的方式。

二、文本问答机器人的应用场景文本问答机器人在多个领域都有广泛的应用。

比如金融领域中,可以用于自动应答用户的银行账户、理财产品相关问题;在医疗领域,可以用于解答用户的疾病症状、治疗方法等问题;在电商领域,则可以帮助用户获取商品信息、价格比较等服务。

三、文本问答机器人的设计和实现文本问答机器人的设计和实现,需要从以下几个方面进行考虑:1、知识库建设:根据问题类型和答案需求,搜集相关数据和知识,建立知识库。

知识库的内容可以包括词汇库、语义库、实体库、关系库等。

2、自然语言处理:输入的自然语言需要进行处理和解析,包括分词、词性标注、依存关系分析、实体识别等。

3、答案检索:根据问题的类型和内容,选择不同的检索方式。

比如在金融领域,可以采用爬虫搜索银行官网的问题解答栏目,或者通过SQL语句从银行的关系数据库中进行查找。

4、答案生成:将找到的信息进行整合和重组,形成符合用户需求的答案。

ChatGPT的生成式对话模型简介

ChatGPT的生成式对话模型简介

ChatGPT的生成式对话模型简介在当今社交网络和即时通讯应用的普及下,对话是人们日常生活中不可或缺的一部分。

然而,设计一种能够自动生成自然对话的人工智能系统一直是科技界的挑战之一。

最近,OpenAI推出的ChatGPT模型为这一领域带来了新的希望。

本文将介绍ChatGPT模型,并探讨其在生成式对话方面的应用。

ChatGPT是一个生成式对话模型,基于GPT-3(“生成式预训练模型”的第三代)开发而成。

GPT-3是OpenAI的一种语言处理模型,使用了来自互联网上大量的文本数据进行训练。

而ChatGPT则是将GPT-3模型优化,专注于模拟人类对话。

ChatGPT的核心是一个巨大的神经网络,它可以生成连贯的文本响应。

通过输入一个问题或者对话开始的语句,ChatGPT可以生成一个合理且与上文相关的回答。

与此同时,模型还不断接收用户的反馈,以便在训练过程中不断改进和优化。

这种生成式对话模型的应用潜力巨大。

例如,它可以用于智能助手程序,为用户提供个性化的帮助和回答问题。

无论是解决技术问题还是提供旅游推荐,ChatGPT都可以通过自然而流畅的对话与用户互动。

这种模型还可以用于在线客服,提供快速且符合用户需求的服务。

此外,ChatGPT还有助于提高语言学习者的练习水平,通过模拟对话,帮助人们练习口语和写作技巧。

然而,尽管ChatGPT的优势和应用前景良好,但它也存在一些挑战和潜在的问题。

首先,模型的生成结果可能会受到输入问题的偏颇或错误引导。

如果用户提出了模糊或有歧义的问题,ChatGPT可能会生成出与用户意图不一致的回答。

其次,ChatGPT也可能在回答问题时出现不准确或误导性的信息。

由于它是基于互联网上的文本数据进行训练的,可能会受到来自不可信来源的信息的影响。

为了解决这些问题,OpenAI提出了一个重要的概念,即“社交屏障”。

通过在ChatGPT中引入这个概念,系统可以更好地理解和遵守用户设定的约束。

例如,用户可以要求ChatGPT生成特定类型的回答,或者避免提供特定领域的信息。

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在介绍 Application Generation 工具包之前,先 简单介绍一下统一语音接口(Universal Speech Interface, USI) 项目[4, 5]。在开发 SDS 的时候,由 于输入输出过程以及开发过程没有标准化,以至于 开发过程中的经验及数据得不到充分的共享,从而 每开发一个 SDS 都非常费时、费力。在这方面,大 家一致认为影响 SDS 广泛应用的一个非常关键的问 题就是移植性问题。基于这个问题,CMU 的一些学 者就提出一种将用户与 SDS 交互时的输入输出进行 标准化的方法,即统一语音接口(Universal Speech Interface, USI),它致力于通过使用半结构化的交互 方式来创建并测试感官上很统一的语音接口。USI 的优点包括:在使用上,用户的使用技巧与经验具 有可传递性;半结构化的交互方式提高了语音识别 的精确度并减少信息收集量;当给定了一些规格说 明之后,可以以 USI 为标准,进行新的 SDS 的自动 生成。
GrammarTool 基于增强型上下文无关文法[3]的 一个子集,它现在只支持这个文法的 5 种规则类型 (苛刻型,跳跃型,无序型,长程型,交叉型)中最常 用的跳跃型规则。其他规则类型,例如无序型规则, 将在未来的工作中进行考虑。
2.相关工作
205
计算机科学 2006 Vol. 22 No. 11 205~209 页
基于 SDS 广泛的使用性,我们认为让普通人能 够开发他们自己的系统是非常重要的。总体上,与 由专家开发的系统比起来这样的系统必定会受到更 多的限制。我们的系统就是这样一个系统,其目标 很简单:开发一个有用的 SDS 工具包,它可以被对 编程,自然语言理解或语音处理知之甚少的非专家 人士所使用。必须澄清的一点是,SDS Lite 是一个 SDS 的开发包,而不是具体的 SDS 应用,这种关系 就如同 Microsoft Visual C++ 6.0 是一个 C++程序的 开发工具,其目的是开发出不同的 C++应用一样。
对于一个 SDS 来讲,其核心是语法分析模块,
因此 SDS Lite 要开发的 SDS 也必须具备很强的语法 分析能力。在 SDS Lite 中,其语法生成工具被称为 GrammarTool,专门用来生成 SDS 中的语法分析模 块。GrammarTool 是 SDS Lite 的非常重要的组织部 分,具有很强的在受限领域中制取语法规则的能力。 在这样的领域中通常有很多不同的和独特的表达方 式—与独特的语法规则和关键词相联系—频繁地出 现。因此为了开发一个 SDS,提前提取出领域相关 的语法规则和关键词(假定这是一个基于知识规则的 系统)或拥有一个庞大的语料库(假定这是一个基于 统计的系统)是很重要的。在这篇论文中,由于为新 的领域采集语料很困难,因此假定使用基于知识规 则的系统。
A NEW IMPLEMENTATION APPROACH OF GRAMMAR GENERATION
TOOL FOR TEXT-BASED SDS Zhibo Liu1, Michael Brasser2, Thomas Fang Zheng1, and Mingxing Xu1
(Center for Speech Technology, State Key Laboratory of Intelligence Technology and Systems, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) 1 (Beijing d-Ear Technologies Co., Ltd.) 2
Application Generation 工具包使人们更容易地 开发出他们自己的 SDS。然而开发者只能在网页上 输入一些数据库表的列名及其他短语。因此,为了 提高可用性,此工具包的能力受到了限制。
SDS Lite 提供了一个折衷的解决方案:对于开 发者来说学习和使用我们的工具包没有 Phoenix 那 样复杂,而同时又比 Application Generation 工具包功
计算机科学 2006 Vol. 22 No. 11 205~209 页
一个基于文本输入的口语对话系统的新的实现策略*
刘智 1, Michael Brasser2, 郑方 1, 徐明星 1
(清华大学计算机科学与技术系 智能技术与系统国家重点实验室 北京, 100084) 1 (北京得意音通技术有限公司) 2
由于客户端和服务器之间采用了 SOAP 接口, 所以服务程序和客户端程序可以在同一台计算机 中,也可以在不同的网络节点上。实际服务系统也 可能采取多个客户端,分别处理不同的用户群。客 户端与服务器端构成的服务的系统结构如图 2 所示。
Web Interface

Pronunciation Dictionary Language Model
Phoenix Grammar
XML Document
Application Code
USI Application
DB Interface
图 1 Application Generation 工具包应用产生过程
使用 KeywordTool 定制关键词的目的在于将查 询所在领域的领域相关的关键词分成几组,并分别 用抽象的组名来代表,同时一个关键词还可以添加 多个同义词。比如以 NBA 查询为例,在此领域内, 经常出现的关键词包括球员名,球队名等。则可以 考虑添加两类新的关键词 player 和 team。在 player 中加入尽可能全的 NBA 著名球员的名字,在 team 中也要把所有 NBA 的参赛队的队名作为关键词加进 去。当然对于同一个球员或球队可能会有不同的表 述方式,可以考虑将一种常用的说法作为关键词, 其他的表达方式作为其同义词。在添加关键词时, KeywordTool 支持从文本文件和各种不同类型的数 据库中批量导入关键词。
能强大(也因此稍微有些复杂)。
3.SDS Lite 的总体结构
SDS Lite 由四部分组成:KeywordTool、 GrammarTool、服务器端、客户端。SDS Lite 的使用 者,即 SDS 的开发者,需要定制一些完成查询操作 所必需的信息,包括关键词和语法的定制,这两项 定制工作可分别通过 SDS Lite 中的 KeywordTool 和 GrammarTool 来完成。
出于类似的目的,一些类似的工具包已经被开发出 来了。下面将会介绍其中的两个,Phoenix 和 Application Generation 工具包。
Phoenix 分析器可以被用来开发简单但鲁棒的 SDS 应用。其基本的语义单位是帧,Phoenix 将每个 输入语句解析成一些帧。开发者必须为每个应用手 动定义所使用的帧及语法规则,再将包含语法规则 的文件编译,利用编译后生成的文件来配置成一个 SDS。
摘要: 口语对话系统(Spoken Dialogue Systems, SDS) 现在已经越来越多地应用于实际生活之中, 然而,当前对于普通人来说要开发处理英文对话的功能强大的系统通常很困难,而一些被人们提出 的,不很复杂的,为了能够比较容易地开发出 SDS 的方法其理解能力则受到了限制。在介绍并比较 了以上所提到的一些方法之后,一个基于文本的自然语言的 SDS 工具包(被称为 SDS Lite)将会被 详细地介绍。我们的系统处理中文对话并使不仅是专家而且是普通人都很容易学习和开发他们自己 的 SDS。 关键词:口语对话系统,SDS Lite,上下文无关增强文法,语义抽取
1. 引言
口语对话系统(Spoken Dialogue Systems, SDS) 现在已经越来越多地应用于实际生活之中,尤其是 在受限领域的信息查询中。现在已经有了一些由 CMU,MIT 和其他大学与组织开发的很成熟很强大 的 SDS[1, 2]。总体上讲,他们的系统处理英文,而 我们的系统,被称为 SDS Lite , 处理中文。
使用 GrammarTool 定制语法用于指定查询句子 的句子结构,由一组或多组句子组成,每组句子表 示一类查询,同一组中的各个句子为表示同样的查 询的多种不同的表达方式。关于 GrammarTool 的结 构和具体的使用方法,后面会详细地加以介绍。
在使用 KeywordTool 和 GrammarTool 这两个工 具定制好了需要的信息之后,就可以把生成的配置 文件放在服务器端的特定路径下,并由远端的客户 端根据服务器端的 IP 地址和端口进行访问,并完成 查询操作。用户通过不同的网络向客户端发出具体 的查询语句,客户端负责向服务器查询请求并从服 务器取得查询结果,再将结果整理成适应的形式和 内容反馈给用户。本系统可处理中英文混合输入, 多字、漏字、带错别字的中文输入,对于拼音和拼 音首字母的输入还可进行智能匹配。软件系统以 service 的方式提供 http 服务,可开机自动启动;每 次交互服务可在不到 1 秒内完成;系统日志功能可 自动记录所有交互情况。软件附带的工具可用于系 统配置文件的生成、服务功能的配置和系统服务的 管理,使用方便,无需编程。
可以看出 USI 还只是强调输入输出的标准化, 这些学者在 USI 的标准上,又对 SDS 的开发过程进 行了标准化的工作,这就是 Application Generation 工具包,它的输入输出是满足 USI 标准的,同时又 从其使用者,即 SDS 开发者,的角度对 SDS 开发过 程进行规范与简化,最终让 SDS 开发者能够在网页 上对自己要开发的 SDS 的各种特性进行定制,然后 生成一个 XML 文件,并基于 USI 的标准生成一个 SDS。它允许对编程了解不多的普通人在短时间内用 一个特定的挑选出来的数据库来创建并使用功能非 常强大的 SDS 应用。
Keywords: Spoken Dialogue Systems, SDS Lite, Enhanced Context Free Grammar, semantic extraction
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