第1章 緒論 1
1．1 對話係統概述 1
1．1．1 人機界麵 1
1．1．2 人機交互 2
1．1．3 人機對話 3
1．2 人機對話的發展曆史 10
1．3 人機對話的應用 12
第2章 語音處理技術 16
2．1 概述 16
2．2 語音的産生與特性 17
2．2．1 語音的産生 17
2．2．2 語音的性質 17
2．3 語音識彆技術 19
2．3．1 語音識彆概述 19
2．3．2 語音識彆的基本原理 19
2．3．3 語音信號特徵 20
2．3．4 語音信號預處理 22
2．3．5 語音特徵提取 25
2．3．6 語音識彆算法 28
2．4 語音閤成技術 48
2．4．1 語音閤成概述 48
2．4．2 語音閤成曆史 49
2．4．3 語音閤成方法 49
2．4．4 語音閤成發展方嚮 53
第3章 對話語言的理解技術 56
3．1 自然語言理解概述 56
3．2 詞法分析 57
3．2．1 分詞技術 57
3．2．2 詞性標注 65
3．2．3 命名實體識彆 68
3．2．4 指代消解 75
3．3 句法分析 77
3．3．1 短語結構語法 77
3．3．2 依存關係語法 82
3．3．3 常見句法分析器 87
3．4 語義分析 89
3．4．1 語義分析概述 89
3．4．2 語義關係 92
3．4．3 語義指嚮 98
3．4．4 語義分析模型 99
3．4．5 文本語義分析 101
3．5 語用分析 104
3．5．1 概述 104
3．5．2 話語分析與語用學的基礎 105
3．5．3 話語的語用學分析 106
第4章 對話係統中的信息處理 109
4．1 知識錶示 109
4．1．1 知識錶示發展簡述 109
4．1．2 謂詞邏輯法 110
4．1．3 産生式係統 114
4．1．4 語義網絡 119
4．1．5 框架錶示 126
4．1．6 麵嚮對象錶示法 130
4．1．7 其他類型知識錶示法 137
4．2 信息檢索 138
4．2．1 信息檢索模型 139
4．2．2 查詢擴展 148
4．2．3 Web信息檢索 158
4．2．4 問答式信息檢索 163
4．3 信息抽取 174
4．3．1 信息抽取的發展曆史 174
4．3．2 信息抽取與信息檢索的區彆 176
4．3．3 基於置信度分析的答案抽取 176
第5章 對話係統語言生成技術 180
5．1 自然語言生成概述 180
5．2 自然語言生成的發展曆史 181
5．3 對話係統的語言生成 184
5．4 自然語言生成係統架構 185
5．4．1 文檔規劃 186
5．4．2 微觀規劃 187
5．4．3 錶層實現 194
5．5 文本自動生成技術 195
5．5．1 模闆生成技術 195
5．5．2 模式生成技術 201
5．5．3 修辭結構理論 203
5．5．4 XML文本生成技術 205
5．5．5 屬性特徵生成技術 206
5．6 混閤文本生成技術 206
5．6．1 Schema和RST混閤規劃技術 206
5．6．2 模式與模闆混閤規劃技術 208
5．7 SPUD係統基礎 211
5．7．1 SPUD簡述 211
5．7．2 SPUD舉例說明 212
第6章 對話管理係統 216
6．1 對話管理概述 216
6．2 對話管理的工作流程 217
6．3 對話管理的交互原則 217
6．3．1 對話管理的可移植性 218
6．3．2 對話管理的魯棒性 218
6．3．3 人與係統的相容性 219
6．3．4 對話模式的多樣性 220
6．4 對話管理平颱的係統結構 220
6．4．1 上下文分析 223
6．4．2 主題管理 224
6．4．3 曆史管理 225
6．4．4 消歧處理 227
6．4．5 對話導航 228
6．5 對話管理模型 230
6．5．1 基於有限狀態機的對話管理 230
6．5．2 基於任務的對話管理 235
6．5．3 基於智能Agent的對話管理 238
6．5．4 數據驅動對話管理 242
6．5．5 其他對話管理模型 243
參考文獻 246
· · · · · · (收起)