摘要：随着时间的发展以及科学技术的进步,基于自然语言对象检索的人机交互技术探究逐渐变得越来越重要。本文主要是从自然语言对象检索的人机交互技术方面入手,进行详细的分析和研究,并使未来发展的前瞻性的讨论自然语言人机交互,并做出一定的总结,希望能够给相关的人员带来一定的理论性支持和实践参考。
关键词：自然语言; 对象检索; 人机交互技术; 探究; 总结;
Reseach on Human-computer Interaction Technology Based on Natural Language Object Retrieval
SUN Wei-bo ZHANG Bin
Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University China Communication System Co., Ltd.
Abstract：With the development of time and the progress of science and technology, the exploration of human-computer interaction technology based on natural language object retrieval has gradually become more and more important. This article mainly starts from the human-computer interaction technology of natural language object retrieval, conducts detailed analysis and research,and makes a forward-looking discussion of natural language human-computer interaction for future development, and makes a certain summary, hoping to give relevant The personnel bring certain theoretical support and practical reference.
在实际的发展过程过程自然语言对象搜索对算法的优化比较侧重,而对关键词的深层语义等并没有充分的理解和应用,导致在实际的检索过程中出现更多的不规范的问题。因此在实际的发展过程中加强信息检索中的人机交换技术的研究十分重要,为了使得技术的进一步发挥实用的功能,对相应的算法等进一步处理对其发展会带来促进作用。自然语言对象检索的人机交互技术能够适应时代的发展和进步,在实际的发展过程中能够发挥一定的效果,促进行业的发展和进步。
1 自然语言检索分析
自然语言检索通常是用户提供的标签信息或从网页中提取的关键词。每个标签可以按重要性、字母顺序、随机顺序排列,其重要性可以通过字体大小和颜色来表达。标签云中的大多数标签都以超链接的形式存在。用户可以单击标签来查看与之关联的项目。首先,标签云通常用于各种社交网站、个人网站或企业网站,正式显示用户生成的标签或网站的文本内容。随着技术的发展,在知识管理、主题导航等方面的应用越来越多。近年来,标签云的应用比较广泛,用来呈现搜索结果的架构[1]。
在实际的发展过程中,传统的语言检索与其相比,自然语言检索存在一定的差别。近年来随着科技的发展和进步,其发展也受到一定的影响。但是,它的主要缺点是控制语言是一种用户不熟悉的语言,用户使用起来不方便。具体分析为文献作者直接使用自然语言,使索引工作摆脱了对受控语言的依赖。对于大多数普通检索用户来说,直接使用自然语言检索更符合他们的行为习惯,这样他们就可以理解文本信息和用户的含义问题在某种程度上,这样他们可以更准确地定位检索目标索引和检索结果可以使用自然语言数据库之间共享。自然语言处理(NLP)使用这种可预测的结构来理解一段信息在文本中扮演的角色。一个比较好的信息检索的系统在实际的发展过程中一定的需要具备的是快速筛选有效信息的能力,同时在实际的发展过程中还需要有推荐的能力。通过用户的数据分析,在实际的发展过程中检索并推荐相关的检索内容,为用户带来更好的体验感,这在一定的基础上能够促进信息技术的发展和进步,同时进一步智能化的发展。
2 基于自然语言对象检索的人机交互技术探究
基于自然语言对象检索的人机交互技术探究过程中用户可以根据自己的需求找到哪些信息是可用的。如果用户对检索结果不满意,也可以通过添加关键词来缩小搜索范围,过滤出更准确的信息产品提供极简的人机交互界面,将用户的输入体验发挥到极致。
为了解决自然语言分析的问题造成的多样性和自然语言的模糊性在自然语言人机交互,一个基于自然语言人机交互方法关键字设计,使非专家协调移动机器人的运动通过简单和容易理解自然语言。该方法的大意是用标准的自然语言句式描述机器人任务过程中可能出现的情况。通过提取自然语句中的主要关键词和分支描述符,遍历语言指令库,匹配相应的自主行为。最后通过运动控制实验验证了自然语言指令算法的可行性和准确性。随着世界科学技术的飞速发展,在服务机器人高端技术领域的研究成果越来越多。从国内外服务机器人的发展前景来看,其技术的发展和改进具有非常长远的价值。服务机器人是一种典型的移动机器人,通常用于执行操作者设置的各种动态命令。移动机器人经常面临完全不熟悉,没有现成的全球地图导航的情况。本文研究的基于自然语言对象检索的人机交互方法是针对移动机器人,分析的语言背景为汉语。这类研究在国内外比较少见。由于汉语语言的多样性和模糊性,机器人分析和理解自然语言并自动生成自然语言指令是困难和创新的。本文针对搜索引擎的动作模式,建立了基于自然语言句式的人机交互界面,实现了移动机器人对自然语言的分解。针对这两种自然语言指令,引入了两种自然语言分析算法。对包含特定关键字的自然语言指令进行智能分析,通过遍历指令库找到相应的控制指令。
2.1 自然语言分析
2.1.1 自然语言分析算法
将自然语言分解为机器人的控制指令。从另外两个方面解决了这一问题,提出了自然语言组合算法和自然语言分解算法。基于自然语言句子的组合算法颠倒了自然语言分析的思路,试图将分析自然语言的任务简化为结合自然语言的方法。该算法受到数学方法排列组合的启发,希望通过对单个动作指令的排列组合,达到聚小为多、化繁为简的目的。它适用于一些典型的动作,即容易运用典故的自然语言句型的动作[2]。
2.1.2 自然语言组合算法的基本思想
该组合算法的基本思想是,从普通人容易理解的自然语言句型中提取并组合关键字,将小指令扩展成一系列连贯的动作,便于针对具体问题进行控制。该算法不仅降低了基于汉语的自然语言表达式的多样性带来的解析难度,而且提高了辅助非专业程序员控制移动机器人的可能性。该算法初步达到了用自然语言控制移动机器人的目的。
2.1.3 自然语言分析的全过程
这种自定义的语言教学还需要遵循日常的语言习惯,在此基础上,尽量规范句子模式,突出关键词。通过对移动机器人语言指令的分析,搜索出移动机器人的主要关键词,即主要方向词和主要动作词。所有的模糊关键字被划分为四个主要动作。然后关键词分支,即主要关键词的附加描述部分,如精确距离、模糊限定词、目标等,可以手动量化一个标准。然后遍历指令库,找到匹配的指令,并调用相应的程序。该算法采用逐层递进模式,逐层匹配指令库。只要包含带有关键字的自然语言指令,它们就可以遍历指令库进行指令匹配和调用。
2.2 自然语言流分解算法
对于具有特定关键字的自然语言,类似于搜索引擎中关键字搜索方法的模式,一步一步地遍历自然语言指令库,匹配相应的控制指令,然后协助移动机器人完成任务。根据汉语语言句型的习惯,本文考虑了多种自然语言表达句型。遍历自然语言指令库的优先级是首先匹配主方向关键字,然后提取分支修改位置词,然后从指令库中提取匹配控制指令。
3 结语
人机交互领域经过多年的研究,在实际的发展过程中用户问题处理的任务是从用户的自然语言问题中,以系统可以处理的形式表达出来。具体来说,就是从连续词串中提取出能够表达检索主题和词与词之间关系的有效词,并以此为基础形成内部检索形式。自然语言形式的用户查询处理应包括两个方面:形式上的分解与转换和内容上的调整,以及形式上的分解与转换。在使用自然语言查询进行检索时,除非检索系统中的索引项在语言层采用与用户问题相同的形式,否则必须对用户的问题进行处理才能进行匹配。未来的发展过程中还需要创新技术和相应的平台,使自然的人机交互体验达到一个更高的水平。
参考文献
[1]毕臣.基于语段的潜在语义分析技术研究[D].沈阳:沈阳航空航天大学,2014.
[2]李兴春.信息检索技术中基于语义的扩展查询研究[J].重庆师范大学学报(自然科学版),2013,30(4):113-116.
