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在自然人機對話中，由于環(huán)境噪聲、方言口音等因素帶來的語音識別錯誤以及語義分析的不充分等原因計算機在理解用戶交互意圖時出現(xiàn)偏差，使得計算機對要反饋的話題出現(xiàn)錯誤，造成人機對話進(jìn)程的斷裂．以面向咖啡為主題的漫談式人機對話為例，將對話中斷分為3種情況：話題反饋不當(dāng)引起中斷、話題正確情況下的模糊反饋不當(dāng)和精確反饋不當(dāng)引起中斷．根據(jù)用戶與計算機對話的記錄分析比較上述3種情況下人機對話進(jìn)程斷裂情況．統(tǒng)計數(shù)據(jù)結(jié)果表明，話題反饋不當(dāng)帶來的對話中斷最為明顯，在對話進(jìn)程斷裂情況中達(dá)到了60. 1%的比例；在話題反饋正確情況下，模糊回答不當(dāng)和精確回答不當(dāng)帶來的話題中斷比例分別為22.2%和21.6%：在語音識別錯誤情況下，語義分析會帶來數(shù)量更大的反饋錯誤．實驗數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，在語音識別錯誤情況下，根據(jù)上下文信息提高計算機對用戶話題反饋的準(zhǔn)確率，能夠有效降低人機對話的中斷，提高人機對話的自然度．該工作為自然人機對話的意圖分類重要性提供了數(shù)據(jù)分析和實驗論證．
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