本文關鍵詞：基于車聯(lián)網(wǎng)Telematics的問答系統(tǒng)研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,人們可以通過搜索引擎獲得各種各樣的信息,但是由于搜索引擎的諸多弊端(例如關鍵字查詢而非自然語言提問,返回大量相關網(wǎng)頁而非準確的答案),問答系統(tǒng)為了克服這些缺點應運而生,但是由于中文文字的特殊性和復雜性,中文信息處理技術還有較大的難度,因此中文問答系統(tǒng)正值研究發(fā)展期間,問答系統(tǒng)的應用也出現(xiàn)在各個領域,本文介紹的是問答系統(tǒng)在車聯(lián)網(wǎng)telematics中的應用。隨著車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,隨著私家車越來越多,在車載信息服務系統(tǒng)環(huán)境內所包含的應用日益劇增,例如道路救援、汽車防竊、車況掌握、個人化資訊接收、多媒體娛樂資訊接收、車輛應急預警系統(tǒng)、POI查詢、目的地導航等,但是若想獲取內容,需要直接操作相關的應用,這對用戶來說,很不方便,尤其是在開車的過程中,直接操作應用存在安全隱患。因此迫切的需要把直接操作轉換為,語音控制,通過理解用戶的意圖,自動操作相關的應用,并把獲取信息反饋給用戶,這一過程與問答系統(tǒng)的基本思想很相似,但是與傳統(tǒng)的問答系統(tǒng)不同,在車載環(huán)境下的問答系統(tǒng)具有兩個獨有的特點:領域性強,回復的答案與車輛所連接的應用相關;個性化強,問題的答案與個人的習慣愛好有關。因此本文把用戶的問題分成三類:車機命令問題、信息查詢問題、車輛導航問題。設計了一個新的車載問答系統(tǒng)架構,結合地理信息獨有的特點,提出地理級別,地理級別特征詞,詞類型等概念;提出了一種基于web搜索引擎的未登錄詞判定及擴展方法來進行詞庫整理;并通過地理級別對特征詞進行統(tǒng)一化處理,通過隱馬爾科夫模型計算出詞類型,并提出了三種問題類別的判定方法:基于模式的問題分類、基于信息檢索的問題分類、基于K-近鄰問題分類。三種類別判定方式,相互補充,很好的分析了用戶的問題,通過大量用戶測試,該系統(tǒng)取得了很好的實用效果。
【關鍵詞】：問答系統(tǒng) 車聯(lián)網(wǎng) 地理信息 問題分類
【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1.緒論9-17
• 1.1 課題的研究背景及意義9-11
• 1.1.1 問答系統(tǒng)的背景介紹9-10
• 1.1.2 車聯(lián)網(wǎng)的背景介紹10-11
• 1.2 問答系統(tǒng)的研究歷史及現(xiàn)狀11-16
• 1.3 本文的工作及組織結構16-17
• 2.系統(tǒng)簡介及問答系統(tǒng)理論基礎17-29
• 2.1 車聯(lián)網(wǎng)問答系統(tǒng)的體系結構17-21
• 2.2 問題分析21-25
• 2.2.1 詞法分析22-24
• 2.2.2 命名實體識別24
• 2.2.3 關鍵詞提取24
• 2.2.4 關鍵詞拓展24-25
• 2.2.5 問題分類25
• 2.2.6 未登錄詞的識別與拓展25
• 2.3 信息檢索25-26
• 2.4 答案抽取26-27
• 2.5 本章小結27-29
• 3.基于telematics問答系統(tǒng)的實現(xiàn)29-46
• 3.1 語音識別29
• 3.2 字符串處理29-37
• 3.2.1 基于web搜索引擎的未登錄詞判定及擴展方法30-35
• 3.2.2 分詞35-36
• 3.2.3 詞類型標記36-37
• 3.3 問題分類37-44
• 3.3.1 基于模式的問題分類40-41
• 3.3.2 基于信息檢索的問題分類41-43
• 3.3.3 基于K-近鄰的問題分類43-44
• 3.4 確認問題44
• 3.5 獲取答案44
• 3.6 處理44-45
• 3.7 本章小結45-46
• 4.實驗測試與分析46-48
• 4.1 車輛網(wǎng)問答系統(tǒng)的實驗測試46-47
• 4.2 本章小結47-48
• 5.總結與展望48-49
• 參考文獻49-53
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況53-54
• 致謝54-55
• 作者簡介55-56

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