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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 李琳山 | |
| dc.contributor.author | Yun-Huan Lee | en |
| dc.contributor.author | 李運寰 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-06-14T17:19:56Z | - |
| dc.date.available | 2008-07-30 | |
| dc.date.copyright | 2008-07-30 | |
| dc.date.issued | 2008 | |
| dc.date.submitted | 2008-07-24 | |
| dc.identifier.citation | 參考資料
[1] 王瑞璋, “改善中文語音對話系統的若干相關技術 (Relevant Technologies For Improved Chinese Spoken Dialogue Systems)” , 博士論文, 國立台灣大學電信工程學研究所,2007 [2] Alexander Gruenstein, Stephanie Seneff, “Context-Sensitive Language Modeling for Large Sets of Proper Nouns in Multimodal Dialogue System” , in SLT 2006. [3] Antoine Raux, Maxine Eskenazi, “A Multi-Layer Architecture for Semi-Synchronous Event-Driven Dialogue Management”, in ASRU 2007. [4] Shiu-Wah Chu, Ian O’neill, Philip Hanna, “Using Multiple Strategies to manage Spoken Dialogue”, in InterSpeech 2007. [5] Geoffrey Zweig, Patrick Nguyen, Y.C.JU, Ye-Yi Wang, Dong Yu, Alex Acero, “The Voice-Rate Dialog System for Consumer Ratings”, in InterSpeech 2007. [6] Jason D. Williams, “A Method for Evaluating and Comparing User Simulations”, in ASRU 2007. [7] Sebastian Moller, Klaus-Peter Engelbrecht, Antti Oulasvirta, “Analysis of Communication Dailures for Spoken Dialogue Systems” , in InterSpeech 2007. [8] Steve Young, “Talking to Machine”, Cambridge University Engineering Department Trumptington Street, Cambridge, England, CB2 1PZ. [9] JD Williams, P Poupart, SJ Young, “Partially Observable Markov Decision Processes with Continuous Observations for Dialogue Management”, in SIGDIAL 2006. [10] Yi-cheng Pan and Lin-shan Lee ,“Type-II Dialogue Systems for Information access from Unstructured Knowledge Sources”, in ASRU 2007. [11] Steve Young, Jost Schatzmann, Karl Weilhammer, Hui Ye, “The Hidden Information State Approach to Dialog Management”, in ICASSP 2007. [12] 中央研究院中文自動斷詞系統, http://ckipsvr.iis.sinica.edu.tw/ [13] Jade Goldstein, Mark Kantrowitz, Vibhu Mittal and Jaime Carbonell, “Summarizing Text Documents: Sentence Selection and Evaluation Metrics”, Proc. SIGIR, 1999. [14] Thomas Hofmann, “Probabilistic Latent Semantic Analysis”, Uncertainity in Artificial Intelligence, UAI’99, Stockholm. [15] A.P.Dempster, N. M. Laird, and D.B. Robin, “Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm,” Journal of Royal Statist., 1977. [16] R.C. Rose, “Word spotting – extracting partial information from continuous utterance”, in the book “Automatic Speech and Speaker Recognition,” edited by C.H. Lee et al. [17] B. Chen et al., “A*-Admissible Key-Phrase Spotting with Sub-Syllable Level Utterance Verification', ICSLP 1998 [18] Jost Schatzmann and Blaise Thomson and Steve Young, “Error Simulation for Training Statistical Dialogue Systems”, in ASRU 2007. | |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/41146 | - |
| dc.description.abstract | 語音對話系統最主要的特色是利用語音當作輸入方式，讓使用者與軟體應用系統作互動。由於使用者語音可以包含豐富的資訊，因此比較起傳統使用鍵盤、滑鼠當作輸入的方法，操作上能夠較不受軟體應用系統限定的步驟所限制，可以用較短的時間獲得軟體中的資訊，或是快速的使用我們需要的功能。
本論文提出的語音對話系統，建立在一套已有的樹狀資料結構檔案上，我們希望利用語音對話系統的特點，快速的操作並擷取所需要的資訊。而我們針對樹狀的資料結構，在系統中的對話模型元件做改進，並使用簡化式的部分觀測馬可夫決策程序來做出系統回應。又由於語音對話系統的使用者，可能以較為口語化的語句來使用系統，因此我們利用網路上所蒐集到的語料，來訓練機率式潛藏語意分析模型，再利用此模型當成我們口述語言理解元件中，求得使用者語句與系統對話狀態相似度的方法。 在實驗的架構上，我們利用模擬的使用者語料，實驗我們改進傳統對話系統部分元件之後的對話系統，系統在整體效能上的提升。實驗結果顯示，經過我們在對話模型和口述語言理解兩大元件作改進後，我們不但能夠更快速的獲得資料庫的資訊，且在對話系統的任務完成成功率上，也有很大的進步。 | zh_TW |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-14T17:19:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-97-R95944007-1.pdf: 240374 bytes, checksum: 4ce26ef64805160cd58ef2b8df7350eb (MD5) Previous issue date: 2008 | en |
| dc.description.tableofcontents | 致謝 iii
摘要 v 目錄 vii 圖目錄 xi 表目錄 xiii 第一章 導論 1 1.1 研究動機 1 1-2 相關研究 2 1-2-1 技術導向 2 1-2-2 目標導向 3 1-2-3 系統改善 3 1-3 研究方向與成果 4 1-4 章節安排 5 第二章 背景知識 7 2-1 整體架構介紹 7 2-2 資料庫 9 2-3對話模型 11 2-3-1 對話狀態 11 2-3-2 對話管理員 12 2-4 口述語言理解 13 2-4-1 語音辨識 14 2-4-2 語言理解 15 2-4-3 語意分類 15 2-5 語句生成及語音合成 16 2-6 本章結論 17 第三章 以樹狀結構資料庫為基礎之對話模型 19 3-1 系統目的及背景資料庫 19 3-2 樹狀結構對話狀態 20 3-3 部分觀測馬可夫決策程序(POMDP) 22 3-4 以部分觀測馬可夫決策程序為決策之對話管理員 24 3-4-1 簡化式部分觀測馬可夫決策程序 24 3-4-2 節點轉移機率的取得方法 25 3-4-3 節點觀測機率的取得方法 27 3-5 本章結論 28 第四章 利用使用者語句求得節點觀測機率 31 4-1 前處理 31 4-1-1 斷詞 31 4-1-2 計算倒文件頻值(IDF) 33 4-2 字串比對法求相似度 34 4-3 機率式潛藏語意分析模型 35 4-3-1 潛藏觀念模型 35 4-3-2 使用最大期望值演算法求取潛藏觀念模型 37 4-4 利用機率式潛藏語意分析模型求相似度 39 4-4-1 模型訓練語料 39 4-4-2 訓練模型語料的前處理 40 4-4-3計算相似度 41 4-5 實驗與評估 42 4-5-1 實驗語料介紹 42 4-5-2 實驗方法與結果： 42 4-5-3 實驗討論 44 4-6 本章結論 45 第五章 系統效能實驗與探討 47 5-1 關鍵詞擷取正確率實驗 47 5-1-1 關鍵詞擷取正確率的衡量辦法 47 5-1-2參數調整 48 5-1-3 實驗結果 50 5-1-4實驗討論 51 5-2 系統整體效能的衡量 51 5-2-1 衡量系統效能的實驗設計 52 5-2-2 系統設計分類 53 5-2-3 模擬使用者語料方法及分類 54 5-2-4 計算使用者與系統對話次數的系統效能實驗 55 5-2-5 計算對話任務完成成功率的系統效能實驗 55 5-2-6 實驗討論 57 5-3 本章結論 57 第六章 結論與展望 59 6.1 結論 59 6-2 展望 60 6-2-1節點轉移機率的設定 60 6-2-2 相似度計算實驗的改進 61 6-2-3 以真實使用者語料衡量系統效能 61 參考資料 63 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 樹狀資料結構 | zh_TW |
| dc.subject | 機率式潛藏語意分析模型 | zh_TW |
| dc.subject | 語音對話系統 | zh_TW |
| dc.subject | 部分觀測馬可夫決策程序 | zh_TW |
| dc.subject | dialog system | en |
| dc.subject | POMDP | en |
| dc.subject | PLSA | en |
| dc.title | 以樹狀資料結構為基礎之語音對話系統 | zh_TW |
| dc.title | Spoken Dialogue System based on Tree Structure Database | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 96-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 王小川,鄭秋豫,陳信宏,簡仁宗 | |
| dc.subject.keyword | 語音對話系統,樹狀資料結構,部分觀測馬可夫決策程序,機率式潛藏語意分析模型, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | dialog system,PLSA,POMDP, | en |
| dc.relation.page | 78 | |
| dc.rights.note | 有償授權 | |
| dc.date.accepted | 2008-07-27 | |
| dc.contributor.author-college | 電機資訊學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 資訊網路與多媒體研究所 | zh_TW |
| 顯示於系所單位： | 資訊網路與多媒體研究所 | |
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|---|---|---|---|
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