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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