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發(fā)布日期:2022-04-18 點(diǎn)擊率:66
三、交互模塊:語音達(dá)商用門檻,語義理解亟待提升
1 智能語音技術(shù)已經(jīng)達(dá)到商用門檻
語音語義發(fā)展歷經(jīng)三階段,規(guī)則階段進(jìn)展甚微,統(tǒng)計(jì)階段第一次爆發(fā),深度學(xué)習(xí)是第二次爆發(fā)。20世紀(jì)50年代到70年代,在語音識(shí)別領(lǐng)域由規(guī)則主導(dǎo),瓶頸無法破除發(fā)展緩慢,IBM幾百個(gè)詞70%的識(shí)別度;20世紀(jì)70年代到20世紀(jì)末,發(fā)展迅速,統(tǒng)計(jì)與規(guī)則角力,并逐步解決語音識(shí)別、詞性分析、句法分析問題;21世紀(jì)初,由于計(jì)算能力增強(qiáng)語音技術(shù)有了重大突破,2006年至今,深度學(xué)習(xí)繼續(xù)在語音識(shí)別領(lǐng)域完善。
2 語義理解仍需時(shí)日,靜待深度學(xué)習(xí)算法突破
自然語言處理(NLP):詞法和句法基本解決,語義目前僅是淺層處理。NLP分析技術(shù)大致分為三個(gè)層面:詞法分析、句法分析和語義分析。
1)詞法分析
詞法分析包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別和詞義消歧。分詞和詞性標(biāo)注好理解。命名實(shí)體識(shí)別的任務(wù)是識(shí)別句子中的人名、地名和機(jī)構(gòu)名稱等等命名實(shí)體。每一個(gè)命名實(shí)體都是由一個(gè)或多個(gè)詞語構(gòu)成的。詞義消歧是要根據(jù)句子上下文語境來判斷出每一個(gè)或某些詞語的真實(shí)意思。
2)句法分析
句法分析是將輸入句子從序列形式變成樹狀結(jié)構(gòu),從而可以捕捉到句子內(nèi)部詞語之間的搭配或者修飾關(guān)系,這一步是NLP中關(guān)鍵的一步。目前研究界存在兩種主流的句法分析方法:短語結(jié)構(gòu)句法體系,依存結(jié)構(gòu)句法體系。其中依存關(guān)系句法體系現(xiàn)在已經(jīng)成為研究句法分析的熱點(diǎn)。依存語法表示形式簡(jiǎn)潔,易于理解和標(biāo)注,其可以很容易的表示詞語之間的語義關(guān)系,比如句子成分之間可以構(gòu)成施事,受事,時(shí)間等關(guān)系。這種語義關(guān)系可以很方便的應(yīng)用魚語義分析和信息抽取等方面。依存關(guān)系還可以更高效的實(shí)現(xiàn)解碼算法。句法分析得到的句法結(jié)構(gòu)可以幫助上層的語義分析,以及一些應(yīng)用,例如機(jī)器翻譯、問答、文本挖掘、信息檢索等。
3)語義分析
語義分析的最終目的是理解句子表達(dá)的真實(shí)語義。但是用什么形式來表示語義一直沒有能夠很好的解決。語義角色標(biāo)注是比較成熟的淺層語義分析技術(shù)。給定句子中的一個(gè)謂詞,語義角色標(biāo)注的任務(wù)就是從句子中標(biāo)注出這個(gè)謂詞的施事、受事、時(shí)間、地點(diǎn)等參數(shù)。語義角色標(biāo)注一般都在句法分析的基礎(chǔ)上完成,句法結(jié)構(gòu)對(duì)于語義角色標(biāo)注的性能至關(guān)重要。
自然語言處理難點(diǎn):詞義消歧是瓶頸,中文相對(duì)英文更難。之一:切詞,中英文自然語言處理都有一個(gè)先行環(huán)節(jié),就是把輸入的字符串分解成為詞匯單位;之二:詞類標(biāo)注;之三:語法理論;之四:詞義消歧。
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