基于上下文信息和时间关系分类的自动语音理解研究

自动语音理解中的上下文信息与时间关系分类的研究 本论文主要研究自动语音理解中的上下文信息和时间关系分类，旨在实现自动话语理解的整合和时间关系分类。论文的主要贡献在于集成上下文和常识信息，以实现自动话语理解的时间关系分类和桥接回指症解决。 自动语音理解是计算机科学与应用的一个重要领域，旨在使计算机能够理解人类的语言。然而，自动语音理解仍然面临着许多挑战，其中之一就是时间关系分类的问题。时间关系分类是指计算机理解语言中时间关系的能力，如“昨天”、“今天”和“明天”的时间关系。 本论文的主要贡献在于提出了一种新的方法来集成上下文信息和常识信息，以实现自动话语理解的时间关系分类。上下文信息是指语言中隐含的信息，如语境、语气和语调等，而常识信息是指人类共有的常识，如时间、空间和因果关系等。通过集成这些信息，计算机能够更好地理解语言中的时间关系，从而实现自动话语理解。 论文的研究方法主要包括三部分：第一部分是对自动语音理解的研究概述，包括自动语音理解的定义、分类和挑战；第二部分是对上下文信息和常识信息的研究，包括上下文信息的提取和常识信息的表示；第三部分是对时间关系分类的研究，包括时间关系分类的定义、分类方法和实验结果。 实验结果表明，本论文提出的方法能够有效地提高自动语音理解的时间关系分类的准确性。论文的贡献在于提供了一种新的方法来集成上下文信息和常识信息，以实现自动话语理解的时间关系分类。 此外，本论文还讨论了自动语音理解的挑战和未来的研究方向。自动语音理解仍然面临着许多挑战，如语言的多样性、语言的 ambiguity 和语言的 uncertainty 等。未来，自动语音理解的研究方向将会朝着多模态融合、多语言支持和情感计算等方向发展。 本论文的主要贡献在于提出了一种新的方法来集成上下文信息和常识信息，以实现自动话语理解的时间关系分类。论文的贡献将会为自动语音理解的研究和应用产生积极的影响。