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研究生:王傑立
研究生(外文):Chieh-Li Wang
論文名稱:以自然語言為基礎之雲端應用-以台北市公車查詢為例
論文名稱(外文):Cloud Application Based on Natural Language Processing – An Example of Taipei City Bus Query
指導教授:鄭武堯鄭武堯引用關係
指導教授(外文):Wu-Yao Cheng
學位類別:碩士
校院名稱:世新大學
系所名稱:資訊管理學研究所(含碩專班)
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:語意分析雲端運算中文斷詞
外文關鍵詞:Semantic AnalysisCloud ComputingChinese Segmentation
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自然語言處理是人工智慧研究的分支。自從發明電腦以來,人工智慧領域一 直受到許多研究者的關注,而自然語言處理是人工智慧最重要的一部分。本研究 希望透過已知的自然語言處理方法結合目前雲端運算概念,發展出一個可在行動 裝置上和雲端主機之間快速且具有智慧的自然語言處理系統。
本研究比較 Google Speech API 及 CMU Sphinx 兩種語音辨識方法之優缺點, 使用中研院中文詞知識庫小組的中文斷詞、中文剖析系統對問句進行語意辨識及 抽取,將抽取出的結果利用 Google Maps API 將地圖、公車資訊呈現在行動裝 置上。
Natural language processing is a branch of artificial intelligence research. Since its invention, computers, artificial intelligence has been the concern of many researchers, and natural language processing is the most important part of artificial intelligence. This study hopes to combine with the concept of cloud computing is currently known natural language processing methods, the development of a fast and have the wisdom of natural language processing systems between mainframe and cloud on your mobile device.
This study compared the advantages and disadvantages of Google Speech API and the CMU Sphinx speech recognition are two methods, the use of the word knowledge Academia Sinica Chinese team Chinese word segmentation, Chinese parsing system for identification and semantic questions be extracted, the extracted result of the use of Google Maps API maps, bus information presented on mobile devices.
致謝 III
摘要 IV
Abstract V
目錄 VI
圖目錄 VIII
表目錄 IX
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究範圍 2
1.4 名詞解釋 2
1.5 論文架構 3
第二章 文獻探討 4
2.1 自然語言處理相關方法 4
2.1.1 語音辨識 4
2.1.2 語料庫 7
2.1.3 中文斷詞及語意分析 9
2.2 雲端應用技術 12
2.2.1 VoIP 12
2.2.2 HTML5 - WebSocket 14
2.2.3 Google Maps API 14
第三章 系統設計 16
3.1 系統說明 17
3.2 自然語言處理架構 18
3.2.1 語音識別 – 使用 CMU Sphinx 18
3.2.2 語音識別 - 使用 Google Speech API 18
3.2.3 中文詞剖析 19
3.3 網路串流處理 20
3.4 行動裝置介面設計 21
3.5 相關應用比較 22
第四章 系統建置 26
4.1 語音處理機制及撥碼方案(Dialplan) 26
4.2 語意分析程式 29
4.3 行動 APP 程式流程 33
第五章 系統測試與評估 39
5.1 語音辨識工具比較 39
5.2 語意分析方法實驗 42

5.3 雲端應用整合測試 45
5.4 小結 48
第六章 結論與未來研究 49
6.1 結論 49
6.2 未來研究 49
參考文獻 50
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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