基于計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)的自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)

葛瑋　吳佳

摘 要：自然語(yǔ)言處理模型主要以自然語(yǔ)言為對(duì)象進(jìn)行語(yǔ)言轉(zhuǎn)換與識(shí)別處理，該技術(shù)的出現(xiàn)極大的豐富了人們的生活，同時(shí)也拉近了人與機(jī)器之間的距離，其很可能成為未來(lái)信息技術(shù)的一大主要發(fā)展方向。本文將對(duì)自然語(yǔ)言處理模型工作原理進(jìn)行簡(jiǎn)要闡述，并就基于計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)下的自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)展開(kāi)研究。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)；智能識(shí)別技術(shù)；自然語(yǔ)言處理

所謂的自然語(yǔ)言處理模型，主要用于人類(lèi)的日常語(yǔ)言問(wèn)答中，自然語(yǔ)言處理模型能夠讓計(jì)算機(jī)理解人類(lèi)的日常用語(yǔ)并理解自然語(yǔ)言中所包含的文字語(yǔ)義，同時(shí)能夠針對(duì)人類(lèi)所提語(yǔ)言問(wèn)題，以對(duì)話的形式將答案轉(zhuǎn)為自然語(yǔ)言進(jìn)行回答。自然語(yǔ)言處理技術(shù)的研發(fā)，是希望能夠在人與機(jī)器之間建立起一種信息的傳遞關(guān)系，使智能機(jī)器能夠更好地為人類(lèi)提供信息傳遞功能。目前，自然語(yǔ)言處理技術(shù)主要運(yùn)用在情報(bào)檢索、專(zhuān)家系統(tǒng)、知識(shí)工程建造以及辦公室自動(dòng)化系統(tǒng)中，并實(shí)現(xiàn)了人機(jī)接口，極大的方便了人類(lèi)的生活。

1 計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)在自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)中的原理

自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)以計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)為核心，其設(shè)計(jì)原理主要包括以下三個(gè)方面，一是識(shí)別人類(lèi)語(yǔ)言時(shí)，該語(yǔ)言必須通過(guò)發(fā)出信號(hào)的時(shí)間序列進(jìn)行排序變化，在進(jìn)行信息編碼轉(zhuǎn)換，從而使輸入語(yǔ)言變?yōu)橹悄茏R(shí)別機(jī)器可識(shí)別的編碼。二是語(yǔ)言信息已完成可識(shí)別信息編碼轉(zhuǎn)換后，該編碼已處于可供閱讀的形式，而編碼內(nèi)容則是通過(guò)聲學(xué)信號(hào)進(jìn)行傳達(dá)，在此基礎(chǔ)上，一般采用與編碼語(yǔ)音信號(hào)相對(duì)應(yīng)的離散型符號(hào)進(jìn)行呈示，該符號(hào)具有區(qū)別性特征。三是此類(lèi)符號(hào)繼續(xù)采用計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)進(jìn)行識(shí)別認(rèn)知，并識(shí)別語(yǔ)言?xún)?nèi)容中所包含的具體語(yǔ)音和語(yǔ)義，并運(yùn)用語(yǔ)法和語(yǔ)義與語(yǔ)言的情境結(jié)構(gòu)相結(jié)合，再進(jìn)行計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)中的人工智能方式轉(zhuǎn)換為與人類(lèi)語(yǔ)音相似的方式進(jìn)行內(nèi)容輸出。

2 基于計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)的自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)

2.1 模型結(jié)構(gòu)圖

我國(guó)目前所使用的計(jì)算機(jī)智能識(shí)別語(yǔ)言系統(tǒng)大多數(shù)都是以統(tǒng)計(jì)模型方式進(jìn)行技術(shù)構(gòu)建的，統(tǒng)計(jì)的模型方式優(yōu)勢(shì)在于，其能夠準(zhǔn)確的識(shí)別語(yǔ)音和語(yǔ)義的相近頻率，并提高語(yǔ)言語(yǔ)義的精確性，從而使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)更好的進(jìn)行智能識(shí)別。該模型設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如圖1。

2.2 模塊設(shè)計(jì)

2.2.1 語(yǔ)言信號(hào)的特征提取模塊

特征提取模塊的功能是對(duì)語(yǔ)言信號(hào)所輸入的相關(guān)信號(hào)進(jìn)行提取，以便聲學(xué)模型做進(jìn)一步處理，在該模塊的運(yùn)作過(guò)程中要注意環(huán)境干擾、語(yǔ)音識(shí)別誤差等因素，可使用信號(hào)處理技術(shù)進(jìn)行干擾降低。

2.2.2 統(tǒng)計(jì)聲學(xué)模塊

統(tǒng)計(jì)聲學(xué)模塊主要是保真和還原智能識(shí)別系統(tǒng)的語(yǔ)言。現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)聲學(xué)模塊在設(shè)計(jì)過(guò)程中大多數(shù)都采用一階隱馬爾科夫模型進(jìn)行系統(tǒng)的構(gòu)建，該模型能夠很好的保證發(fā)音系統(tǒng)的還原度，使語(yǔ)言和語(yǔ)音在識(shí)別過(guò)程中能夠與單元模塊保持一致。

2.2.3 語(yǔ)言模塊

該模塊的功能主要是對(duì)語(yǔ)言系統(tǒng)識(shí)別中的語(yǔ)言進(jìn)行建模。語(yǔ)言模塊既包括語(yǔ)義識(shí)別、語(yǔ)義理解分析，還包含了語(yǔ)境正則語(yǔ)言。在語(yǔ)言模塊中所采用的智能識(shí)別技術(shù)大多為具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的N元文法語(yǔ)言識(shí)別模式。

2.2.4 解碼器模塊

解碼器模塊是智能識(shí)別語(yǔ)言系統(tǒng)中最為重要的部分，也是該系統(tǒng)的核心組成。解碼器的主要功能是為系統(tǒng)提供信號(hào)詞串的識(shí)別。在智能識(shí)別語(yǔ)言系統(tǒng)中所輸出與輸入的語(yǔ)言信號(hào)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)聲學(xué)和語(yǔ)言語(yǔ)義學(xué)的過(guò)濾與查找，再通過(guò)解碼器模塊進(jìn)行正確識(shí)別。

計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)中的各模塊之間都存在一定的聯(lián)系，如語(yǔ)言處理模塊就是通過(guò)既定的語(yǔ)言信號(hào)輸入特征進(jìn)行序列提取，并從中求出語(yǔ)言信號(hào)的符號(hào)集。在進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的統(tǒng)計(jì)過(guò)程中，首先輸入信號(hào)或語(yǔ)言特征的序列，符號(hào)集，通過(guò)符號(hào)串求解可得：

再用貝葉斯公式進(jìn)行計(jì)算，可得出下列公式：

在給定的語(yǔ)言信號(hào)輸入中，輸入串o，P（O）為既定數(shù)值，及時(shí)省略該部分也不會(huì)對(duì)最終處理結(jié)果產(chǎn)生影響，因此在自然語(yǔ)言的處理方面，要針對(duì)問(wèn)題的性質(zhì)進(jìn)行顯示。此外，在處理模塊中，系統(tǒng)所出入的語(yǔ)言信號(hào)必須經(jīng)過(guò)預(yù)處理，及通過(guò)語(yǔ)言信號(hào)模塊對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行提取，并對(duì)語(yǔ)音信號(hào)（S）到特征列（O）的映射進(jìn)行采集。之后即可形成聲學(xué)模塊單元，從而通過(guò)特定的語(yǔ)言信號(hào)輸入特征進(jìn)行P[o|uk]估計(jì)。由于在自然語(yǔ)言模塊中提供了P（w），而解碼器模塊主要通過(guò)由UI和t（時(shí)間標(biāo)度）所構(gòu)成的搜索空間進(jìn)行W尋找。

綜上所述，基于計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)下的自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)在今后必然會(huì)有著廣闊的應(yīng)用和發(fā)展空間，為了更好地把握該技術(shù)的發(fā)展方向，我們必須不斷對(duì)自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行研究，緊跟時(shí)代步伐及時(shí)革新智能識(shí)別技術(shù)，從而使自然語(yǔ)言處理模型能夠真正投入使用，開(kāi)拓計(jì)算機(jī)技術(shù)新領(lǐng)域。

[參考文獻(xiàn)]

[1]蔡艷婧，程顯毅，潘燕.面向自然語(yǔ)言處理的人工智能框架[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2011，28（10）.

[2]王利鑫，耿煥同，孫凱，張茜.基于自然語(yǔ)言處理的文本泄密自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2011，32（8）：2600-2603.

摘 要：自然語(yǔ)言處理模型主要以自然語(yǔ)言為對(duì)象進(jìn)行語(yǔ)言轉(zhuǎn)換與識(shí)別處理，該技術(shù)的出現(xiàn)極大的豐富了人們的生活，同時(shí)也拉近了人與機(jī)器之間的距離，其很可能成為未來(lái)信息技術(shù)的一大主要發(fā)展方向。本文將對(duì)自然語(yǔ)言處理模型工作原理進(jìn)行簡(jiǎn)要闡述，并就基于計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)下的自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)展開(kāi)研究。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)；智能識(shí)別技術(shù)；自然語(yǔ)言處理

所謂的自然語(yǔ)言處理模型，主要用于人類(lèi)的日常語(yǔ)言問(wèn)答中，自然語(yǔ)言處理模型能夠讓計(jì)算機(jī)理解人類(lèi)的日常用語(yǔ)并理解自然語(yǔ)言中所包含的文字語(yǔ)義，同時(shí)能夠針對(duì)人類(lèi)所提語(yǔ)言問(wèn)題，以對(duì)話的形式將答案轉(zhuǎn)為自然語(yǔ)言進(jìn)行回答。自然語(yǔ)言處理技術(shù)的研發(fā)，是希望能夠在人與機(jī)器之間建立起一種信息的傳遞關(guān)系，使智能機(jī)器能夠更好地為人類(lèi)提供信息傳遞功能。目前，自然語(yǔ)言處理技術(shù)主要運(yùn)用在情報(bào)檢索、專(zhuān)家系統(tǒng)、知識(shí)工程建造以及辦公室自動(dòng)化系統(tǒng)中，并實(shí)現(xiàn)了人機(jī)接口，極大的方便了人類(lèi)的生活。

1 計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)在自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)中的原理

自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)以計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)為核心，其設(shè)計(jì)原理主要包括以下三個(gè)方面，一是識(shí)別人類(lèi)語(yǔ)言時(shí)，該語(yǔ)言必須通過(guò)發(fā)出信號(hào)的時(shí)間序列進(jìn)行排序變化，在進(jìn)行信息編碼轉(zhuǎn)換，從而使輸入語(yǔ)言變?yōu)橹悄茏R(shí)別機(jī)器可識(shí)別的編碼。二是語(yǔ)言信息已完成可識(shí)別信息編碼轉(zhuǎn)換后，該編碼已處于可供閱讀的形式，而編碼內(nèi)容則是通過(guò)聲學(xué)信號(hào)進(jìn)行傳達(dá)，在此基礎(chǔ)上，一般采用與編碼語(yǔ)音信號(hào)相對(duì)應(yīng)的離散型符號(hào)進(jìn)行呈示，該符號(hào)具有區(qū)別性特征。三是此類(lèi)符號(hào)繼續(xù)采用計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)進(jìn)行識(shí)別認(rèn)知，并識(shí)別語(yǔ)言?xún)?nèi)容中所包含的具體語(yǔ)音和語(yǔ)義，并運(yùn)用語(yǔ)法和語(yǔ)義與語(yǔ)言的情境結(jié)構(gòu)相結(jié)合，再進(jìn)行計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)中的人工智能方式轉(zhuǎn)換為與人類(lèi)語(yǔ)音相似的方式進(jìn)行內(nèi)容輸出。

2 基于計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)的自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)

2.1 模型結(jié)構(gòu)圖

我國(guó)目前所使用的計(jì)算機(jī)智能識(shí)別語(yǔ)言系統(tǒng)大多數(shù)都是以統(tǒng)計(jì)模型方式進(jìn)行技術(shù)構(gòu)建的，統(tǒng)計(jì)的模型方式優(yōu)勢(shì)在于，其能夠準(zhǔn)確的識(shí)別語(yǔ)音和語(yǔ)義的相近頻率，并提高語(yǔ)言語(yǔ)義的精確性，從而使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)更好的進(jìn)行智能識(shí)別。該模型設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如圖1。

2.2 模塊設(shè)計(jì)

2.2.1 語(yǔ)言信號(hào)的特征提取模塊

特征提取模塊的功能是對(duì)語(yǔ)言信號(hào)所輸入的相關(guān)信號(hào)進(jìn)行提取，以便聲學(xué)模型做進(jìn)一步處理，在該模塊的運(yùn)作過(guò)程中要注意環(huán)境干擾、語(yǔ)音識(shí)別誤差等因素，可使用信號(hào)處理技術(shù)進(jìn)行干擾降低。

2.2.2 統(tǒng)計(jì)聲學(xué)模塊

統(tǒng)計(jì)聲學(xué)模塊主要是保真和還原智能識(shí)別系統(tǒng)的語(yǔ)言。現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)聲學(xué)模塊在設(shè)計(jì)過(guò)程中大多數(shù)都采用一階隱馬爾科夫模型進(jìn)行系統(tǒng)的構(gòu)建，該模型能夠很好的保證發(fā)音系統(tǒng)的還原度，使語(yǔ)言和語(yǔ)音在識(shí)別過(guò)程中能夠與單元模塊保持一致。

2.2.3 語(yǔ)言模塊

該模塊的功能主要是對(duì)語(yǔ)言系統(tǒng)識(shí)別中的語(yǔ)言進(jìn)行建模。語(yǔ)言模塊既包括語(yǔ)義識(shí)別、語(yǔ)義理解分析，還包含了語(yǔ)境正則語(yǔ)言。在語(yǔ)言模塊中所采用的智能識(shí)別技術(shù)大多為具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的N元文法語(yǔ)言識(shí)別模式。

2.2.4 解碼器模塊

解碼器模塊是智能識(shí)別語(yǔ)言系統(tǒng)中最為重要的部分，也是該系統(tǒng)的核心組成。解碼器的主要功能是為系統(tǒng)提供信號(hào)詞串的識(shí)別。在智能識(shí)別語(yǔ)言系統(tǒng)中所輸出與輸入的語(yǔ)言信號(hào)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)聲學(xué)和語(yǔ)言語(yǔ)義學(xué)的過(guò)濾與查找，再通過(guò)解碼器模塊進(jìn)行正確識(shí)別。

計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)中的各模塊之間都存在一定的聯(lián)系，如語(yǔ)言處理模塊就是通過(guò)既定的語(yǔ)言信號(hào)輸入特征進(jìn)行序列提取，并從中求出語(yǔ)言信號(hào)的符號(hào)集。在進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的統(tǒng)計(jì)過(guò)程中，首先輸入信號(hào)或語(yǔ)言特征的序列，符號(hào)集，通過(guò)符號(hào)串求解可得：

再用貝葉斯公式進(jìn)行計(jì)算，可得出下列公式：

在給定的語(yǔ)言信號(hào)輸入中，輸入串o，P（O）為既定數(shù)值，及時(shí)省略該部分也不會(huì)對(duì)最終處理結(jié)果產(chǎn)生影響，因此在自然語(yǔ)言的處理方面，要針對(duì)問(wèn)題的性質(zhì)進(jìn)行顯示。此外，在處理模塊中，系統(tǒng)所出入的語(yǔ)言信號(hào)必須經(jīng)過(guò)預(yù)處理，及通過(guò)語(yǔ)言信號(hào)模塊對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行提取，并對(duì)語(yǔ)音信號(hào)（S）到特征列（O）的映射進(jìn)行采集。之后即可形成聲學(xué)模塊單元，從而通過(guò)特定的語(yǔ)言信號(hào)輸入特征進(jìn)行P[o|uk]估計(jì)。由于在自然語(yǔ)言模塊中提供了P（w），而解碼器模塊主要通過(guò)由UI和t（時(shí)間標(biāo)度）所構(gòu)成的搜索空間進(jìn)行W尋找。

綜上所述，基于計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)下的自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)在今后必然會(huì)有著廣闊的應(yīng)用和發(fā)展空間，為了更好地把握該技術(shù)的發(fā)展方向，我們必須不斷對(duì)自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行研究，緊跟時(shí)代步伐及時(shí)革新智能識(shí)別技術(shù)，從而使自然語(yǔ)言處理模型能夠真正投入使用，開(kāi)拓計(jì)算機(jī)技術(shù)新領(lǐng)域。

[參考文獻(xiàn)]

[1]蔡艷婧，程顯毅，潘燕.面向自然語(yǔ)言處理的人工智能框架[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2011，28（10）.

[2]王利鑫，耿煥同，孫凱，張茜.基于自然語(yǔ)言處理的文本泄密自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2011，32（8）：2600-2603.

摘 要：自然語(yǔ)言處理模型主要以自然語(yǔ)言為對(duì)象進(jìn)行語(yǔ)言轉(zhuǎn)換與識(shí)別處理，該技術(shù)的出現(xiàn)極大的豐富了人們的生活，同時(shí)也拉近了人與機(jī)器之間的距離，其很可能成為未來(lái)信息技術(shù)的一大主要發(fā)展方向。本文將對(duì)自然語(yǔ)言處理模型工作原理進(jìn)行簡(jiǎn)要闡述，并就基于計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)下的自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)展開(kāi)研究。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)；智能識(shí)別技術(shù)；自然語(yǔ)言處理

所謂的自然語(yǔ)言處理模型，主要用于人類(lèi)的日常語(yǔ)言問(wèn)答中，自然語(yǔ)言處理模型能夠讓計(jì)算機(jī)理解人類(lèi)的日常用語(yǔ)并理解自然語(yǔ)言中所包含的文字語(yǔ)義，同時(shí)能夠針對(duì)人類(lèi)所提語(yǔ)言問(wèn)題，以對(duì)話的形式將答案轉(zhuǎn)為自然語(yǔ)言進(jìn)行回答。自然語(yǔ)言處理技術(shù)的研發(fā)，是希望能夠在人與機(jī)器之間建立起一種信息的傳遞關(guān)系，使智能機(jī)器能夠更好地為人類(lèi)提供信息傳遞功能。目前，自然語(yǔ)言處理技術(shù)主要運(yùn)用在情報(bào)檢索、專(zhuān)家系統(tǒng)、知識(shí)工程建造以及辦公室自動(dòng)化系統(tǒng)中，并實(shí)現(xiàn)了人機(jī)接口，極大的方便了人類(lèi)的生活。

1 計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)在自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)中的原理

自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)以計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)為核心，其設(shè)計(jì)原理主要包括以下三個(gè)方面，一是識(shí)別人類(lèi)語(yǔ)言時(shí)，該語(yǔ)言必須通過(guò)發(fā)出信號(hào)的時(shí)間序列進(jìn)行排序變化，在進(jìn)行信息編碼轉(zhuǎn)換，從而使輸入語(yǔ)言變?yōu)橹悄茏R(shí)別機(jī)器可識(shí)別的編碼。二是語(yǔ)言信息已完成可識(shí)別信息編碼轉(zhuǎn)換后，該編碼已處于可供閱讀的形式，而編碼內(nèi)容則是通過(guò)聲學(xué)信號(hào)進(jìn)行傳達(dá)，在此基礎(chǔ)上，一般采用與編碼語(yǔ)音信號(hào)相對(duì)應(yīng)的離散型符號(hào)進(jìn)行呈示，該符號(hào)具有區(qū)別性特征。三是此類(lèi)符號(hào)繼續(xù)采用計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)進(jìn)行識(shí)別認(rèn)知，并識(shí)別語(yǔ)言?xún)?nèi)容中所包含的具體語(yǔ)音和語(yǔ)義，并運(yùn)用語(yǔ)法和語(yǔ)義與語(yǔ)言的情境結(jié)構(gòu)相結(jié)合，再進(jìn)行計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)中的人工智能方式轉(zhuǎn)換為與人類(lèi)語(yǔ)音相似的方式進(jìn)行內(nèi)容輸出。

2 基于計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)的自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)

2.1 模型結(jié)構(gòu)圖

我國(guó)目前所使用的計(jì)算機(jī)智能識(shí)別語(yǔ)言系統(tǒng)大多數(shù)都是以統(tǒng)計(jì)模型方式進(jìn)行技術(shù)構(gòu)建的，統(tǒng)計(jì)的模型方式優(yōu)勢(shì)在于，其能夠準(zhǔn)確的識(shí)別語(yǔ)音和語(yǔ)義的相近頻率，并提高語(yǔ)言語(yǔ)義的精確性，從而使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)更好的進(jìn)行智能識(shí)別。該模型設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如圖1。

2.2 模塊設(shè)計(jì)

2.2.1 語(yǔ)言信號(hào)的特征提取模塊

特征提取模塊的功能是對(duì)語(yǔ)言信號(hào)所輸入的相關(guān)信號(hào)進(jìn)行提取，以便聲學(xué)模型做進(jìn)一步處理，在該模塊的運(yùn)作過(guò)程中要注意環(huán)境干擾、語(yǔ)音識(shí)別誤差等因素，可使用信號(hào)處理技術(shù)進(jìn)行干擾降低。

2.2.2 統(tǒng)計(jì)聲學(xué)模塊

統(tǒng)計(jì)聲學(xué)模塊主要是保真和還原智能識(shí)別系統(tǒng)的語(yǔ)言。現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)聲學(xué)模塊在設(shè)計(jì)過(guò)程中大多數(shù)都采用一階隱馬爾科夫模型進(jìn)行系統(tǒng)的構(gòu)建，該模型能夠很好的保證發(fā)音系統(tǒng)的還原度，使語(yǔ)言和語(yǔ)音在識(shí)別過(guò)程中能夠與單元模塊保持一致。

2.2.3 語(yǔ)言模塊

該模塊的功能主要是對(duì)語(yǔ)言系統(tǒng)識(shí)別中的語(yǔ)言進(jìn)行建模。語(yǔ)言模塊既包括語(yǔ)義識(shí)別、語(yǔ)義理解分析，還包含了語(yǔ)境正則語(yǔ)言。在語(yǔ)言模塊中所采用的智能識(shí)別技術(shù)大多為具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的N元文法語(yǔ)言識(shí)別模式。

2.2.4 解碼器模塊

解碼器模塊是智能識(shí)別語(yǔ)言系統(tǒng)中最為重要的部分，也是該系統(tǒng)的核心組成。解碼器的主要功能是為系統(tǒng)提供信號(hào)詞串的識(shí)別。在智能識(shí)別語(yǔ)言系統(tǒng)中所輸出與輸入的語(yǔ)言信號(hào)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)聲學(xué)和語(yǔ)言語(yǔ)義學(xué)的過(guò)濾與查找，再通過(guò)解碼器模塊進(jìn)行正確識(shí)別。

計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)中的各模塊之間都存在一定的聯(lián)系，如語(yǔ)言處理模塊就是通過(guò)既定的語(yǔ)言信號(hào)輸入特征進(jìn)行序列提取，并從中求出語(yǔ)言信號(hào)的符號(hào)集。在進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的統(tǒng)計(jì)過(guò)程中，首先輸入信號(hào)或語(yǔ)言特征的序列，符號(hào)集，通過(guò)符號(hào)串求解可得：

再用貝葉斯公式進(jìn)行計(jì)算，可得出下列公式：

在給定的語(yǔ)言信號(hào)輸入中，輸入串o，P（O）為既定數(shù)值，及時(shí)省略該部分也不會(huì)對(duì)最終處理結(jié)果產(chǎn)生影響，因此在自然語(yǔ)言的處理方面，要針對(duì)問(wèn)題的性質(zhì)進(jìn)行顯示。此外，在處理模塊中，系統(tǒng)所出入的語(yǔ)言信號(hào)必須經(jīng)過(guò)預(yù)處理，及通過(guò)語(yǔ)言信號(hào)模塊對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行提取，并對(duì)語(yǔ)音信號(hào)（S）到特征列（O）的映射進(jìn)行采集。之后即可形成聲學(xué)模塊單元，從而通過(guò)特定的語(yǔ)言信號(hào)輸入特征進(jìn)行P[o|uk]估計(jì)。由于在自然語(yǔ)言模塊中提供了P（w），而解碼器模塊主要通過(guò)由UI和t（時(shí)間標(biāo)度）所構(gòu)成的搜索空間進(jìn)行W尋找。

綜上所述，基于計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)下的自然語(yǔ)言處理模型設(shè)計(jì)在今后必然會(huì)有著廣闊的應(yīng)用和發(fā)展空間，為了更好地把握該技術(shù)的發(fā)展方向，我們必須不斷對(duì)自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行研究，緊跟時(shí)代步伐及時(shí)革新智能識(shí)別技術(shù)，從而使自然語(yǔ)言處理模型能夠真正投入使用，開(kāi)拓計(jì)算機(jī)技術(shù)新領(lǐng)域。

[參考文獻(xiàn)]

[1]蔡艷婧，程顯毅，潘燕.面向自然語(yǔ)言處理的人工智能框架[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2011，28（10）.

[2]王利鑫，耿煥同，孫凱，張茜.基于自然語(yǔ)言處理的文本泄密自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2011，32（8）：2600-2603.