摘要:設(shè)計(jì)了一套面向移動(dòng)終端的農(nóng)業(yè)知識(shí)文語(yǔ)轉(zhuǎn)換系統(tǒng),,該系統(tǒng)借鑒語(yǔ)義檢索技術(shù)中對(duì)于關(guān)鍵詞的語(yǔ)義處理方式,用語(yǔ)義檢索技術(shù)處理文本切分過程中所遇到的歧義字段,可將農(nóng)業(yè)文本知識(shí)轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音,并結(jié)合呼叫中心技術(shù)、借助移動(dòng)終端推廣農(nóng)業(yè)知識(shí)。首先對(duì)文語(yǔ)轉(zhuǎn)換中的文本分析流程進(jìn)行分析,明確歧義字段處理為文語(yǔ)轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵點(diǎn),。在明確關(guān)鍵點(diǎn)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)出用于進(jìn)行分詞的詞典,,進(jìn)而基于詞典匹配和統(tǒng)計(jì)分析模型對(duì)歧義字段進(jìn)行提取,,再基于語(yǔ)義檢索對(duì)歧義字段進(jìn)行處理,從而實(shí)現(xiàn)歧義字段的切分,,最終采用Cool Edit Pro 2.0軟件實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音合成和韻律處理功能,,開發(fā)出面向移動(dòng)終端的農(nóng)業(yè)知識(shí)文語(yǔ)轉(zhuǎn)換系統(tǒng),可有效解決歧義字段的處理問題,。由測(cè)試結(jié)果可以看出,,本文算法的查準(zhǔn)率為94.03%,較最大匹配法和三元語(yǔ)法的查準(zhǔn)率分別提高了5.72個(gè)百分點(diǎn)和0.97個(gè)百分點(diǎn),;本文算法的查全率為95.32%,,較最大匹配法和三元語(yǔ)法的查全率分別提高了0.23個(gè)百分點(diǎn)和1.95個(gè)百分點(diǎn);本文算法的F-1測(cè)度為0.93,,較最大匹配法提高了0.01,,與三元語(yǔ)法相同,,說明本文算法具有較好的性能,。