我们开展汉语口语对话系统研究的目标是:构建以人机语音交互为基础面向实际应用的智能化人机接口系统,同时建立通用的系统开发方法和应用的工程化规范.在系统构建方面,最重要的是提高系统各功能模块的通用性以提高口语对话系统的可移植性;在提高对话成功率方面,最重要的是提高语义分析器对于灵活多变的用户口语输入的适应能力.因此该文针对面向任务口语对话系统的特点,围绕提高汉语口语对话系统中语义分析鲁棒性这个核心问题展开研究,主要完成了以下工作:1.建立基于语义概念层次模型(SCHM)的同构知识库,提出完整的口语对话行为表达方法本文针对系统各模块知识处理的特点,提出建立基于概念层次模型(SCHM)的同构知识库的方法,利用SCHM构建用于分析表层语义关系的语义框架网络,用于分析深层语义格角色的语义格框架,用于语言生成的框架规则,以及用于实现事务处理自动推理结点格框架.同构知识库的建立,实现了口语对话系统中各模块语言处理方法的统一化及标准化.2.设计并实现了面向任务口语对话系统的期待模型(EM),完善了口语对话的语境处理3.提出语音语义分析与关系结构消歧相结合的鲁棒性语义分析方法4.提出了基于语义格框架的自动推理模型,提高了事务处理模块的通用性该文针对系统任务的共同特点建立了通用的面向任务的事务处理框架.并根据系统语义表示与数据库领域知识表示之间的内在联系,通过建立结点格框架来表示语义格与数据库字段之间的映射及推理关系,从而建立起事务处理过程的自动推理模型.并在此基础上提出了自动推理算法,使整个事务处理过程成为一个具有计划能力并且可进行自动推理的通用过程.5.基于口语对话系统开发平台,设计并实现了首都机场航班信息口语对话系统(CAFI)该文给出了通用的面向任务的口语对话系统的体系结构,并通过在口语对话系统平台上建立CAFI系统,进一步验证了该文研究成果的通用性及可移植性.最后通过CAFI与BEST系统的融合实验,给出了实现领域融合的解决方法.