1、隨著語音識別技術(shù)的日益成熟和自然語言處理技術(shù)的進(jìn)步，人們采用語音和移動智能設(shè)備交互已經(jīng)成為了一種趨勢。本文的研究重點是如何讓移動智能終端理解用戶口語的語義內(nèi)容，研究了一種基于多層條件隨機(jī)場的短語音語義組塊識別方法，該方法將口語語義理解分解為操作指令分類和語義組塊信息提取兩個過程，在這兩個過程中均使用了條件隨機(jī)場技術(shù)，通過獲得組塊的中間表示格式得到操作任務(wù)的語義樹表達(dá)，智能終端根據(jù)最終的語義樹去執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)操作，從而實現(xiàn)了對用戶口語操作

2、指令語義理解的目的。本文的主要工作如下：
　　1）語料采集與分析：語料采集對象是在校學(xué)生群體，經(jīng)分析將用戶指令分成了十種類型。采用了兩種不同的分詞及詞性標(biāo)注工具（BosonNLP與HanLP）來建設(shè)語料庫，得到了操作指令分類語料庫和語義組塊識別語料庫，分別用于操作指令分類和語義組塊信息提取兩個過程中。
　　2）根據(jù)本文研究對象的特點，設(shè)計了操作指令分類模板和語義組塊識別模板，依據(jù)模板采用條件隨機(jī)場技術(shù)對操作指令分類語料庫中的

3、訓(xùn)練語料進(jìn)行訓(xùn)練，得到了操作指令分類模型（m_A）；使用條件隨機(jī)場對語義組塊識別語料庫中的訓(xùn)練語料進(jìn)行訓(xùn)練，得到了十種操作指令的語義組塊識別模型（m_N）。
　　3）使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型m_A對操作指令分類語料庫中的某條測試語料進(jìn)行分類，識別結(jié)果為N類型操作指令。接著使用對應(yīng)的語義組塊識別模型m_N，完成N類型操作指令的語義組塊信息提取，并采用中間表示格式來表示N類型操作指令，得到該操作指令的語義樹，從而實現(xiàn)對 N類型操作指令的理