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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)

2014-10-27 23:09:11葛瑋吳佳
無(wú)線互聯(lián)科技 2014年9期
關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)

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)言內(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)言內(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)言內(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.

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