汕頭大學(xué)碩士學(xué)位論文基于

汕頭大學(xué)碩士學(xué)位論文

基于自然語言理解的 3D 場景構(gòu)造

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摘要

自然語言自動生成三維場景可以減少手工構(gòu)建所耗費(fèi)的人力物力，為了減少這些消 耗，國內(nèi)外的很多學(xué)者對這方面進(jìn)行了很多的研究，也取得了很好的成果。基于自然語言 構(gòu)建三維場景的研究包括三個步驟：從用戶輸入提取出空間關(guān)系，計算每個模型在場景中 的位置，以及渲染場景。論文以自然語言描述的空間關(guān)系為研究對象，提出了基于自然語 言構(gòu)建三維場景的方案。

論文對自然語言理解構(gòu)建三維場景的工作進(jìn)行了介紹，針對論文的研究特點(diǎn)，論文建 立了詞庫，對詞庫的存儲結(jié)構(gòu)、應(yīng)有的字段以及每個字段的賦值和字段包含的含義進(jìn)行了 規(guī)定。模型庫是渲染場景的基礎(chǔ)，論文建立了模型庫，在模型庫中存儲三維模型，同時為 了方便計算，每個模型的模型文件包含一些標(biāo)注信息。對于空間關(guān)系的抽取這一問題，論 文采用三步驟來處理，首先進(jìn)行第一步的分詞，隨后對分詞的結(jié)果進(jìn)行了兩次再處理，第 一次再處理是對分詞的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的分解，第二次再處理是對進(jìn)一步分解的結(jié)果進(jìn)行 標(biāo)注，這樣提取出了完整的空間關(guān)系。在這個過程中采用到了一些規(guī)則，這些規(guī)則有助于 論文更好的提取出完整的空間關(guān)系。將空間關(guān)系渲染成三維場景的過程中，論文根據(jù)上一 步提取出的完整的空間關(guān)系，再加上詞庫和模型庫，論文構(gòu)造出相應(yīng)的三維場景。為了將 空間關(guān)系中的方位詞進(jìn)行合理的數(shù)字化，論文給出了每種方位詞的計算方法。

通過了上述的處理，論文給出的系統(tǒng)讓用戶可以經(jīng)過簡單的操作就可以構(gòu)造出與文字 一致的三維場景。

關(guān)鍵詞 自然語言理解；X3D；詞庫；模型庫

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Abstract

If the course that generating 3D scene from language is finished automatically, a lot of manpower and material resources will be saved. In order to decrease the cost, many scholars have done a lot of research in that domain and many achievements have been worked out. The project that generate 3D scene from language is composed three steps: extraction spatial relation from user input, compute every model’s coordinate in the scene and generate the 3D scene. In this thesis, the work that we did on researching in the domain will be shown.

The thesis contains the content about building 3D scene under the help of NLP. Thesis builds wordhouse and modelhouse. The wordhouse id designed to our system, it is composed by many tables, and this framework suits our need. There are a lot of 3D models in modelhouse, each model file is added some information that is useful during computation.While extracting spatial relation from user’s input, the course is departed into three steps, First, we participle user’s input, the result is called jeresult; Secondly, we participle the jeresult under the help of wordhouse; Third, we extract spatial relation from jeresult. During the course of the thirdly step, we put forward some regulations and tagged every word in jeresult.At last, generate 3

總結(jié)

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