摘要
随着信息化的发展，尤其是人工智能技术的突破，为机械行业的发展注入了新活力，将自然语言理解系统运用到机械产品设计的需求获取、需求解析、机构设计、装配实现、机械设计软件帮助等各个方面，进一步降低从业者体力劳动，提高设计效率。 因实际环境的存在，使用自然语言交流时，言语中省略部分环境信息却不会产生歧义；在不同实际环境中有不同意义的同一词，能根据实际环境减少其多义歧义；实际环境中的物体属性带入理解时，根据环境相关性而补充完善理解信息。本文提出的基于实际环境的对话省略歧义处理模型，是将实际环境信息、实际环境知识信息、对话和上下文理解带入到自然语言对话理解过程中，降低因环境信息省略、对话信息模糊、上下文指代不明而造成的理解歧义。首先，根据自然语言分词结果与实际环境辞典库计算语言信息与实际环境的映射关系，确定出语言中所涉及的实际环境，利用模型排序算法将实际环境排序，接着运用实际环境事实库补充完善环境省略信息，并根据实际环境知识库拓展相关信息，使用上下文信息补充模糊信息；其次，依据实际环境辞典库，对补充后的语言信息进行二次分词，提升分词结果与实际环境的贴合度，降低分词歧义；再次，利用自然语言语义解析，解析出语义搭配关系，给出理解结果，将可执行结果通过输出端展现给用户；最后，确定疑问信息并重新对话，以获取模糊信息或问题的准确信息。 我们将该模型运用到了Pro/E软件的机械产品设计过程中，主要实现零件的装配设计与调整，调用Pro/E软件环境中的方法，帮助用户完成基准选择、约束的调整等，实现自然语言到实际环境的转换，给予相关领域技术人员帮助，提高用户对该类产品设计的满意度。
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