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In the last years, much effort went into the design of robust anaphor resolution algorithms. Many algorithms are based on antecedent filtering and preference strategies that are manually designed. Along a different line of research, corpus-based approaches have been investigated that employ machine-learning techniques for deriving strategies automatically. Since the knowledge-engineering effort for designing and optimizing the strategies is reduced, the latter approaches are considered particularly attractive. Since, however, the hand-coding of robust antecedent filtering strategies such as syntactic disjoint reference and agreement in person, number, and gender constitutes a once-for-all effort, the question arises whether at all they should be derived automatically. In this paper, it is investigated what might be gained by combining the best of two worlds: designing the universally valid antecedent filtering strategies manually, in a once-for-all fashion, and deriving the (potentially genre-specific) antecedent selection strategies automatically by applying machine-learning techniques. An anaphor resolution system ROSANA-ML, which follows this paradigm, is designed and implemented. Through a series of formal evaluations, it is shown that, while exhibiting additional advantages, ROSANAML reaches a performance level that compares with the performance of its manually designed ancestor ROSANA.
Robuste Anaphernresolution
(2004)
Im Zeitalter der ständig wachsenden Mobilitätsanforderungen kommt dem flexiblen, dezentralen Zugriff auf Datenbestände aller Art eine immer größere Bedeutung zu. Steht ein Zugang via Internet nicht zur Verfügung, so bietet sich als Alternative die Verwendung eines Mobiltelefons an. Auf der Grundlage des WAP-Protokolls konnen elementare grafische Zugriffsschnittstellen geschaffen werden; deren Möglichkeiten sind jedoch begrenzt: Im Vergleich zu stationären Computerterminals ist die Displaygröße i.d.R. gering; entsprchend aufwändig verlauft das Browsing. Die gegenwärtige Technologie verfügt über eine geringe Bandbreite. die Navigation über Tasten wird vom Benutzer als umständlich empfunden. Es gibt Einsatzkontexte, die eine tastaturbasierte Interaktion a priori ausschließen. Als Alternative bieten sich gesprochensprachige Schnittstellen an, in denen der Benutzer einen Mensch-Maschine-Dialog mit einem telefonbasierten Sprachportal führt. Die Grundlage derartiger Anwendungen bietet Hardware- bzw. Software-Technologie zu Computer-Telefonie-Integration, Spracherkennung, Sprachsynthese. Mit diesen technologischen Basiskomponenten alleine ist es jedoch noch nicht getan: In Abhängigkeit von den spezifischen Erfordernissen der jeweiligen Anwendung sind geeignete Vorgaben zu spezifizieren, die den Computer in die Lage versetzen, den Dialog mit seinem menschlichen Gegenüber in problemadaquater Weise zu führen. Wichtige Anforderungen sind: Natürlichkeit: Ausgestaltung der sprachlichen Interaktion in einer Weise, die den Erwartungen des Anwenders hinsichtlich des jeweiligen Anwendungsfalls entsprechen; Flexibilität: Anpassung an die Eigenarten des jeweiligen Nutzers (Novize oder geübter Anwender etc.); 2 Robustheit: geeignetes Handling von Missverständnissen, unvollständigem Benutzer-Input sowie Unzulänglichkeiten der maschinellen Sprachverarbeitung (insbesondere Fehler in der Spracherkennung) etc. Formale Spezifikationen des maschinellen Dialogverhaltens werden als Dialogmodelle bezeichnet. Hinsichtlich der generischen Wiederverwendbarkeit der Dialogsoftware ist es sinnvoll, derartige Beschreibungen in einem standardisierten Formalismus, einer Dialogmodellierungssprache abzufassen, die sich somit in erster Näherung als eine "Programmiersprache" für eine generische Dialogmaschine auffassen lässt. Folglich stellt sich die Frage, wie eine geeignete Dialogmodellierungssprache aussehen könnte. In Bezug auf webbasierte Sprachportale wurde vom W3C die XML-basierte Dialogmodellierungssprache VoiceXML als Standardisierungsvorschlag erarbeitet ([7]). Im vorliegenden Dokument sollen zunächst Reichweite und Grenzen der Sprache VoiceXML evaluiert werden. Auf der Grundlage der Evaluation sollen strategischen Empfehlungen fur Unternehmen abgeleitet werden, die sich als Anwendungsentwickler auf dem Innovationsmarkt der telefonbasierten Sprachportale betätigen wollen. Die zentralen Fragen lauten: 1. Welches sind die zentralen Probleme der Entwicklung telefonbasierter Sprachportale? 2. Inwieweit löst VoiceXML diese Probleme? 3. Inwiefern lohnt es sich somit, (z.B. zwecks Herausbildung eines Alleinstellungsmerkmals) auf die Technologie VoiceXML zu setzen? 4. Welche Alternativen existieren? In welchen anderen Bereichen sollte man ggf. Kernkompetenzen herausbilden?