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近年来，以信息查询为目的的人机对话系统日益成为人工智能应用领域的研究热点，目前国内外有很多研究单位在进行这方面的研究。本文正是以旅游信息查询为应用背景，对人机对话系统的理论、技术进行了探索和实践。
本文分析了对话系统的国内外研究现状，介绍了对话系统的功能框架及其主要实现技术，以旅游领域为应用背景设计并实现了“北京市旅游资源查询对话系统”，并设计实验进行了系统评测，对本文系统方法中存在的不足进行了讨论，进而对下一步工作的完善提高予以展望。对话管理是人机对话系统的核心，然而，就目前的大多数人机对话系统而言，对话管理的实现如同艺术设计一般，常通过人工设置规则来完成。在这样的背景下，本文构建了基于部分可观察马尔科夫决策过程(POMDP)统计模型的人机对话系统，并进行了应用实现。本文除对POMDP模型的理论方法及其在对话管理模块中的具体应用进行介绍外，还设计实验来进行系统性能测评，结果表明POMDP模型能够较好地应用于人机对话系统的对话管理建模。语言理解功能部分的高效、准确也极大地影响着人机对话系统的整体性能。对此，本文针对汉语口语的特点，采用基于关键短语检测语法的语义模板匹配方法予以实现。实验表明，该语义模板匹配法驱动下的语言理解模块获得较高的句子理解准确率。系统性能测评方面，既单独考察了语言理解模块的理解准确率，也对系统整体性能进行了分析评价。