"这篇硕士学位论文来自南京航空航天大学,作者李海林,导师顾宏斌,专业为计算机软件与理论,主题聚焦于人工智能领域的语音识别和自然语言理解,并具体探讨了这些技术在机务信息规范化中的应用。论文主要研究内容包括建立规范化词典和规则库,设计受限规则,应用、细化和适应性修改现有的语义分类体系,以及探索语言知识在数据库中的存储形式和语义搭配关系。此外,作者还对句子的语法语义分析算法进行了研究和改进,并提出新的分析策略,最终实现了一个自然语言理解系统——机务信息规范化系统。关键词包括自然语言理解,信息规范化,受限汉语,和格语法。"
在人工智能领域,语音识别和自然语言理解是两个核心组成部分。语音识别技术涉及将人类的口头语言转换为机器可理解的文本形式,这通常包括预处理(如降噪)、特征提取、声学模型建模和语言模型匹配等多个步骤。随着深度学习技术的发展,基于深度神经网络的语音识别模型,如RNN(循环神经网络)和Transformer,已经在该领域取得了显著的进步,提高了识别准确性和实时性。
自然语言理解(NLU)则更进一步,它涉及到解析和理解人类语言的含义,包括句法分析、语义角色标注、情感分析等。在汉语环境下,由于其复杂的词汇和句法结构,自然语言理解面临着特殊挑战。论文指出,通过限定在特定领域(如机务信息)可以简化这一问题,使得语义分析更加可行。机务信息规范化是确保航空维修信息标准化和有效沟通的关键,这对于提高飞行安全和维护效率至关重要。
规范化词典和规则库的建立是NLU系统的基础,它们提供了语言理解和处理的基本框架。规则库包含了语法规则和语义规则,用于指导系统如何解释输入的自然语言文本。受限规则设计是指针对特定领域创建的简化规则集,使系统能在有限的语言范围内更有效地运作。
信息规范化的另一个重要方面是语义分类体系,这涉及到将信息按照一定的逻辑结构进行组织和分类。论文提到,需要对现有的分类体系进行应用、细化、补充和适应性修改,以适应机务信息的特殊需求。这一过程可能涉及到领域术语的定义、关系的建模和上下文的理解。
此外,语言知识的存储形式和语义搭配关系的研究对于构建强大的NLU系统至关重要。语言知识通常被编码在知识图谱或数据库中,以便系统能快速检索和利用。语义搭配关系是指词语之间的意义关联,理解这些关系有助于系统正确解析复杂的语句。
最后,作者在句子的语法语义分析算法上进行了改进和创新,这可能包括对传统方法如CFG(上下文无关文法)或HMM(隐马尔科夫模型)的优化,以及引入深度学习方法如LSTM(长短时记忆网络)来提升性能。提出的新的分析策略可能涉及上下文敏感的模型或自注意力机制,以增强系统理解句子深层含义的能力。
这篇论文深入探讨了在特定领域(机务信息)中如何利用人工智能的语音识别和自然语言理解技术,为信息规范化提供解决方案,并为构建高效、精准的自然语言处理系统提供了理论基础和实践成果。