算法、规则和词表是构建一个系统所需要的三个主要方面。基于此，模型以语境的约束为条件，以理解给定文本或话语中的简单句或短语的语义组块为目标，旨在目标词确定的前提下，通过计算获得该目标词在具体语境中的特定含义，即语境意。具体实例：对含有单字［坏］的一段文本或话语，计算其在句子中的话语意图，以及（主）谓句“他好坏”“你真坏”等具体的话语意图。

该模型利用Java程序语言，初步完成了面向对象的人机交互界面的设计。我们自行建立的知识库主要有以下两个。

（1）目标词知识库的构建。目标词是整个句子语境的激活点，对于话语意义的理解至关重要，我们可以从目标词间的语义关系推断话语单元之间的语义关系。目标词框架中的目标词通常包括名词、动词、形容词。在我们构建模型的过程中，主要处理单字［坏］为例的句子或段落。目标词知识库包括的属性为目标词、义项、义项ID和词性。见5.4.2中的目标词语义词典。

（2）语境知识库的构建。鉴于现阶段语音处理技术还未成熟，我们无法完成对于现场语境语音等语境的相关信息的获取。因此，对于现场语境、上下文语境以及背景语境知识库的构建，我们只关注后两者知识词典的构建。上下文语境词是以目标词为驱动搜索与之语义相关的上下文词语，涵盖名词、动词、形容词等，属性包括目标词ID、语境词、语境词ID和语境词词性。其中目标词ID对应目标词知识库中的义项ID。背景语境知识库，主要利用语义框架进行匹配，按照目标词语义词典中的语义词项归并语义框架。我们从北京大学CCL语料库现代文学作品中，选取带有单字［坏］的前500个句子作为训练语料，并总结出［坏］的语义框架，作为激活背景语境的知识词典。其中包括框架ID，框架，以及目标词ID等属性。框架ID对应目标词ID，同时对应目标词知识库中的义项ID。如图27所示。

图27　目标词语义词典与框架语义词典的对应关系

此外，我们利用中科院计算所开发的应用比较广泛地开放源代码软件——汉语词法分析系统（institute of Computing Technology，Chinese Lexical Analysis System，ICTCLAS）作为我们分词的系统，其分词的准确率达到97％，未登录词的识别率和召回率在90％以上。汉语词法分析的功能包括分词、词性标注和未登录词识别等。例如：

中国几千年政治家族社会一切方面，都被它支配。倚赖保守退化种种［坏］现象，也常靠它做根据。讲到这个问题，虽极有见识和胆量的人，也不……(www.daowen.com)

【文件名：\\现代\\文学\\俞平伯.TXT　文章标题：我的道德谈　作者：俞平伯】

图28是ICTCLAS词法分析系统的界面：

图28　ICTCLAS主界面

在我们的模型系统中，利用ICTCLAS词法分析功能。首先，输入要解析的目标词和句子，通过分词软件处理后的词性标记代码匹配短语组块规则，从而判断目标词所属的语义框架。其次，通过所属语义框架匹配frame id。经过匹配的frame id对应目标词word id，即语义项。当出现框架歧义时，根据候选语境词的上下文匹配进行框架筛选，从而确定最终框架，以上为判断语境义的全过程。主界面如图29所示。

图29　话语意图理解模型