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第1章 绪论 1

1.1 对话系统概述 1

1.1.1 人机界面 1

1.1.2 人机交互 2

1.1.3 人机对话 3

1.2 人机对话的发展历史 10

1.3 人机对话的应用 12

第2章 语音处理技术 16

2.1 语言处理概述 16

2.2 语音的产生与特性 17

2.2.1 语音的产生 17

2.2.2 语音的特性 17

2.3 语音识别技术 19

2.3.1 语音识别概述 19

2.3.2 语音识别的基本原理 19

2.3.3 语音信号特征 20

2.3.4 语音信号预处理 22

2.3.5 语音特征提取 25

2.3.6 语音识别算法 28

2.4 语音合成技术 48

2.4.1 语音合成概述 48

2.4.2 语音合成历史 49

2.4.3 语音合成方法 49

2.4.4 语音合成发展方向 53

第3章 对话语言的理解技术 56

3.1 自然语言理解概述 56

3.2 词法分析 57

3.2.1 分词技术 57

3.2.2 词性标注 65

3.2.3 命名实体识别 68

3.2.4 指代消解 75

3.3 句法分析 77

3.3.1 短语结构语法 77

3.3.2 依存关系语法 82

3.3.3 常见句法分析器 86

3.4 语义分析 89

3.4.1 语义分析概述 89

3.4.2 语义关系 92

3.4.3 语义指向 98

3.4.4 语义分析模型 99

3.4.5 文本语义分析 101

3.5 语用分析 104

3.5.1 语用分析概述 104

3.5.2 话语分析与语用学的基础 105

3.5.3 话语的语用学分析 106

第4章 对话系统中的信息处理 109

4.1 知识表示 109

4.1.1 知识表示发展简述 109

4.1.2 谓词逻辑法 110

4.1.3 产生式系统 114

4.1.4 语义网络 119

4.1.5 框架表示 126

4.1.6 面向对象表示法 130

4.1.7 其他类型知识表示法 137

4.2 信息检索 138

4.2.1 信息检索模型 139

4.2.2 查询扩展 148

4.2.3 Web信息检索 158

4.2.4 问答式信息检索 163

4.3 信息抽取 174

4.3.1 信息抽取的发展历史 174

4.3.2 信息抽取与信息检索的区别 176

4.3.3 基于置信度分析的答案抽取 176

第5章 对话系统语言生成技术 180

5.1 自然语言生成概述 180

5.2 自然语言生成的发展历史 181

5.3 对话系统的语言生成 184

5.4 自然语言生成系统架构 185

5.4.1 文档规划 186

5.4.2 微观规划 187

5.4.3 表层实现 194

5.5 文本自动生成技术 195

5.5.1 模板生成技术 195

5.5.2 模式生成技术 201

5.5.3 修辞结构理论 203

5.5.4 XML文本生成技术 205

5.5.5 属性特征生成技术 206

5.6 混合文本生成技术 206

5.6.1 Schema和RST混合规划技术 206

5.6.2 模式与模板混合规划技术 208

5.7 SPUD系统基础 211

5.7.1 SPUD简述 211

5.7.2 SPUD举例说明 212

第6章 对话管理系统 216

6.1 对话管理概述 216

6.2 对话管理的工作流程 217

6.3 对话管理的交互原则 217

6.3.1 对话管理的可移植性 218

6.3.2 对话管理的鲁棒性 218

6.3.3 人与系统的相容性 219

6.3.4 对话模式的多样性 220

6.4 对话管理平台的系统结构 220

6.4.1 上下文分析 223

6.4.2 主题管理 224

6.4.3 历史管理 225

6.4.4 消歧处理 227

6.4.5 对话导航 228

6.5 对话管理模型 230

6.5.1 基于有限状态机的对话管理 230

6.5.2 基于任务的对话管理 235

6.5.3 基于智能Agent的对话管理 238

6.5.4 数据驱动的对话管理 242

6.5.5 其他对话管理模型 243

参考文献 246

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