Die semantische Gliederung zur Repräsentation des Bedeutungsinhalts innerhalb sprachverstehender Systeme:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Utz, Wiss.
1997
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| Schriftenreihe: | Mensch-Maschine-Kommunikation
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: München, Techn. Univ., Diss., 1997 |
| Beschreibung: | VII, 152 S. graph. Darst. |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Sprachverarbeitung zur Mensch-Maschine-Kommunikation 1
1.2 Repräsentationsebenen einer sprachlichen Äußerung 3
1.2.1 ,Bortom-up - versus ,Top-down -Ansatz 5
1.2.2 Regelbasierter versus statistischer Ansatz 6
1.3 Einschränkung auf begrenzte Domäne 9
1.4 Projekt „Speech to Graphics 10
1.5 Projekt „NASGRA 11
1.5.1 System zum Sprach-bzw. Textverstehen 11
1.5.2 System zur Sprach- bzw. Textübersetzung 12
1.5.3 Trainingsdatengewinnung, -Verarbeitung und Training 12
2 Ansätze zur semantischen Decodierung gesprochener Sprache»».—.— 13
2.1 Zwei- oder mehrstufiger Ansatz 13
2.1.1 Beispiele aus der aktuellen Forschung 14
2.1.2 Wortkettendecodierung mit stochastischem Ansatz 16
2.2 Einstufiger Ansatz 20
2.2.1 Beispiele aus der aktuellen Forschung 20
2.2.2 Semantische Decodierung mit stochastischem Ansatz 22
2.3 Mehrstufiger versus einstufiger Ansatz 24
3 Darstellung sprachlicher Bedeutung mit der semantischen Gliederung 27
3.1 Was ist .Semantik ? 27
3.2 Repräsentation von Semantik 29
3.2.1 Prädikatenlogik 30
3.2.2 Semantische Netze 31
3.2.3 Valenz- bzw. Dependenzgrammatik 32
3.3 Definition der semantischen Gliederung 33
3.4 Bezug zur korrespondierenden Wortkette 37
3.5 Eingrenzung der darzustellenden Semantik 38
3.6 Auswahl der Typen und Werte 39
vi Inhaltsverzeichnis
3.6.1 Pragmatischer Gesichtpunkt 39
3.6.2 Linguistischer Gesichtspunkt 39
3.7 Varianten einer semantischen Gliederung 41
4 Die stochastische Grammatik 43
4.1 Das semantische Modell 44
4.1.1 Wahrscheinlichkeiten im semantischen Modell 44
4.1.2 Wahrscheinlichkeit einer semantischen Gliederung 45
4.2 Das syntaktische Modell 48
4.2.1 Bezug einer Wortkette zur semantischen Gliederung 48
4.2.2 Wahrscheinlichkeiten im syntaktischen Modell 50
4.2.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit einer Wortkette 52
5 Training der stochastischen Grammatik 55
5.1 Benötigte Trainingsdaten 55
5.2 Erstellen des Trainingsmaterials 56
5.2.1 Sammeln gesprochener Äußerungen mit der Offline-Methode 56
5.2.2 Sammeln gesprochener Äußerungen mit .Wizard of Oz 57
5.2.3 Sammeln geschriebener Äußerungen über das WWW 58
5.2.4 Erstellen von Wortketten und semantischen Gliederungen 59
5.3 Bestimmung der Wahrscheinlichkeiten des semantischen Modells 59
5.3.1 Initialisierung 59
5.3.2 Iteration 60
5.3.3 .Floor-Value -Folgewahrscheinlichkeiten 61
5.4 Bestimmung der Wahrscheinlichkeiten des syntaktischen Modells 63
5.5 Beobachtungen innerhalb des Trainingsmaterials 63
6 Intentionsdecoder und Grafikerzeugung...........................................................67
6.1 Allgemeiner Lösungsansatz 67
6.2 Präprozessor 69
6.3 Compiler 71
6.3.1 Kontextsensitivität 71
6.3.2 Analyse mit Zustandsmodell und Zustandsübergangsmodeil 72
6.3.3 Zwischencode-Erzeugung 73
6.3.4 Kontext 74
6.3.5 Linearisierung des Elementarbefehlsbaums mit ,top-up -Ansatz 74
6.4 Der Interpreter 80
6.5 Weitere Verarbeitung 81
6.6 Ergebnis und Diskussion 82
7 Verbesserung der Akzeptanz durch benutzeradäquaten Dialog 83
7.1 Was ist .Akzeptanz ? 83
7.2 Decodierungsfehler 84
7.3 Dialogführung 86
7.4 Dialog-Gestaltungsrichtlinien 87
vii
8 Automatische semantikbasierte Sprachübersetzung „91
8.1 Wortkettengenerator 91
8.1.1 Stochastisch trainierte syntaktische Modelle 92
8.1.2 Regelbasierte syntaktische Modelle 92
8.1.3 Prinzip der Wortketten-Erzeugung 93
8.2 Linguistische Nachbearbeitung 96
8.2.1 Grammatik-Regeln 98
8.2.2 Flexionsmodell 99
8.3 Ergebnisse 99
8.4 Architektur des Übersetzungssystems 100
9 Vorhersage von „Out of Vocabulary -Rate und Vokabulargröße 103
9.1 Korpusparameter 105
9.2 Bestimmung der OOV-Rate eines beliebigen Subkorpus 105
9.3 Bestimmung der mittleren OOV-Rate 106
9.4 Sättigung 108
9.5 Modell mit analytischen Funktionen 109
9.5.1 Ansatz 109
9.5.2 Beispiel 111
9.6 Überprüfung des Modells 112
9.7 Schlußbemerkung 114
10 Portabilität 115
10.1 Voraussetzungen 115
10.2 Portierung auf Roboterdomäne 116
11 Diskussion und Ausblick.........................—....... ...—..—..—..................119
12 Anhang................................................................................................................121
12.1 Glossar 121
12.2 Verwendete Formelzeichen 122
12.3 Trainingskorpora 124
12.3.1 Domäne Grafikeditor (Auszug von 1843 Wortketten) 124
12.3.2 Domäne Serviceroboter (Auszug von 285 Wortketten) 126
12.4 Referenzmodelle 128
12.4.1 Domäne Grafikeditor 128
12.4.2 Domäne Serviceroboter 130
12.5 Flexionsmodell 133
12.6 Semantisches Modell zur Decodierung von Deutsch 136
12.7 Syntaktisches Modell zur Generierung von Englisch 138
12.8 Grammatikregeln 142
Literatur.„...„......_„........„„.._......„.—«.~..——•..—• -~~-~....~~............................ 143
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| spelling | Müller, Johannes Verfasser aut Die semantische Gliederung zur Repräsentation des Bedeutungsinhalts innerhalb sprachverstehender Systeme Johannes Müller München Utz, Wiss. 1997 VII, 152 S. graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Mensch-Maschine-Kommunikation Zugl.: München, Techn. Univ., Diss., 1997 Natürliche Sprache (DE-588)4041354-8 gnd rswk-swf Bedeutungswandel (DE-588)4138161-0 gnd rswk-swf Sprachverstehen (DE-588)4077744-3 gnd rswk-swf Gliederung (DE-588)4232762-3 gnd rswk-swf Semantische Konsistenz (DE-588)4329734-1 gnd rswk-swf Automat (DE-588)4003949-3 gnd rswk-swf Wissensrepräsentation (DE-588)4049534-6 gnd rswk-swf Semantische Analyse (DE-588)4169748-0 gnd rswk-swf Sprachverarbeitung (DE-588)4116579-2 gnd rswk-swf Automatische Spracherkennung (DE-588)4003961-4 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Automatische Spracherkennung (DE-588)4003961-4 s Semantische Analyse (DE-588)4169748-0 s DE-604 Gliederung (DE-588)4232762-3 s Semantische Konsistenz (DE-588)4329734-1 s Bedeutungswandel (DE-588)4138161-0 s Sprachverstehen (DE-588)4077744-3 s Automat (DE-588)4003949-3 s Natürliche Sprache (DE-588)4041354-8 s Sprachverarbeitung (DE-588)4116579-2 s Wissensrepräsentation (DE-588)4049534-6 s HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=007699624&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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