随着科技水平和生活质量的高,人们对智能化的要求逐渐增高,迫切希望通过更加智能、便捷的方式来解决问题。日常生活中人们都是通过图形界面交互的方式,在交互上需要多次的繁琐操作,且无法保证结果匹配的精准度。智能化时代更加便捷的方式是仅通过用户的一次交互,判断用户意图,完成用户所需。针对上述情况,本文允许用户通过语音文本的方式与系统进行交互,通过建立语义框架模型,将文本的语义进行分析并作为结构化语义输出,语义精确到词粒度的拆分,完成意图的识别及处理。本文完成了口语语义的解析以及语义的执行处理。为了将语义转换为计算机可处理的结构化数据,建立了语义框架模型,将语义分为领域、意图、词槽三要素。在语义解析过程中,基于有限状态自动机生成规则匹配网络,通过匹配网络完成语义解析,且该方法精度较高。为降低规则匹配复杂度,出规则分组概念,并实现了规则配置系统,简化规则配置流程。为弥补规则匹配缺点,基于CRF(条件随机场)算法设计了命名实体识别系统,用于高未登录词语义识别率。在语义解析基础上,针对特定领域的语音交互场景,将结构化语义数据作为指令,构建一套独立语义执行系统,完成语义意图分发和处理操作。最后,将各功能模块部署且进行功能效果测试,并与基于统计模型的语义解析方法进行比对,具有更好的精度和召回率,且验证语义业务处理准确率达90%。