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Veröffentlicht von:Jan Henck Geändert vor über 10 Jahren
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Wolfgang Wahlster Der Weg zum sprachverstehenden Computer Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH Stuhlsatzenhausweg 3, Geb. 43.8 66123 Saarbrücken Tel.: (0681) 302-5252/4162 Fax: (0681) 302-5341 E-mail: wahlster@dfki.de WWW: http://www.dfki.de/~wahlster Besuch des Herrn Bundespräsidenten Rau am DFKI Saarbrücken, 26.08.2002
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© Wolfgang Wahlster Hauptziel: Wir wollen durch Künstliche Intelligenz die Technik menschenfreundlicher machen! Speziell: Der Mensch soll sich nicht dem Computer anpassen müssen, sondern umgekehrt soll sich der Computer dem Menschen anpassen! Bisher: Für den Mensch schwer zu erzeugen: Für den Computer leicht zu verstehen: for ( int i = 2; i < finalBit; i++ ) if ( sieve.get( i ) ) for ( int j = 2 * i; j < size; j += i ) sieve.clear( j ); Künstliche Sprache, z.B. Java Für den Computer schwer zu verstehen: Für den Mensch leicht zu erzeugen: Neu: Ist 677 eine Primzahl? Natürliche Sprache, z.B. Deutsch
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© Wolfgang Wahlster Warum ist Sprachverstehen für den Computer so schwer? Wortgrenzen gehen im Sprachfluß unter: Der Mensch spricht „ohne Punkt und Komma“ Bedeutung(1) So machen wir das. Vielleicht klappt es. oder(2) So machen wir das vielleicht. Klappt es? Beispiel:„So machen wir das vielleicht klappt das“ „am Montag“Beispiel: „amontag“
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© Wolfgang Wahlster Warum ist Sprachverstehen für den Computer so schwer? Gleiche Schallwellen werden je nach Kontext zu verschiedenen Wörtern Beispiel: „Urlauber wollen wieder me:r ans me:r“ Urlauber wollen wieder mehr ans Meer. Viele Menschen sprechen Dialekt Beispiel:„Isch find das nätt“ Bedeutung(1) Ich finde das nett. oder(2) Ich finde das nicht.
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© Wolfgang Wahlster Warum ist das Sprachverstehen für den Computer so schwer? Bei spontaner Rede entstehen viele Versprecher Beispiel: „Wir treffen uns dann am Mon, äh, am Dienstag.“ Dialogpartner fallen dem Sprecher oft „ins Wort“ Beispiel: System: „Können wir dann am Mittwoch zusammen zum Essen...“ Sprecher: „Da kann ich nicht.“
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© Wolfgang Wahlster Warum ist das Sprachverstehen für den Computer so schwer? Der Redefluß leitet häufig in die Irre Beispiel: „Die Staatssekretärin lobt... Subjekt:StaatssekretärinPrädikat: lobtObjekt: ?? Viele Formulierungen sind mehrdeutig Beispiel: „Wir telefonierten mit Freunden in Japan.“ Subjekt:MinisterpräsidentPrädikat: lobtObjekt: Staatssekretärin der Ministerpräsident.“ Bedeutung(1) Wir telefonierten (mit Freunden in Japan). oder(2) (Wir telefonierten mit Freunden) in Japan.
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© Wolfgang Wahlster Warum ist das Sprachverstehen für den Computer so schwer? Wortbedeutungen hängen von der Umgebung ab Beispiel: „Philip rennt zum Ball.“ ? Ball=Fußball oder Tanzfest Seine Freundin wartet schon am Eingang. Vorsitzender Mao: „Analysiere stets die Umgebung.“
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© Wolfgang Wahlster Drei Stufen der Sprachverarbeitung Akustische Sprachanalyse Wortlisten Grammatik Wortbe- deutungen Gesprächs- Kontext Wissen über das Gesprächs- thema Was hat der Sprecher gesagt? 100 Alternativen Was hat der Sprecher gemeint? 10 Alternativen Was will der Sprecher? Eindeutiges Verstehen im Gesprächs- zusammenhang Reduktion von Unsicherheit Sprachanalyse Spracherkennung Gesprochene Eingabe Sprachanalyse Sprach- ver- stehen
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© Wolfgang Wahlster Wann fährt der nächste Zug nach Hamburg ab? When does the next train to Hamburg depart? Wo befindet sich das nächste Hotel? Where is the nearest hotel? Verbmobil-Szenario Hotel- und Reise- information Verbmobil Server
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© Wolfgang Wahlster Grammatische Analyse Flache Analyse Zusammenführung von flacher und tiefer Sprachverarbeitung in Verbmobil Übersetzung mit Übersetzungs- statistik Auswahl und Zusammen- führung von Ergebnissen Statistische Analyse Tiefe Analyse Wort- hypothesen mit tiefer Übersetzung mit Beispiel- schablonen mit Dialog- wendungen Satz- hypothesen
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© Wolfgang Wahlster Grenzen der heutigen Sprachtechnologie Umgebungsgeräusche, Stimmengewirr oder Übertragungsstörungen können zur Rückweisung der Eingabe oder zu Missverständnissen führen Abweichungen von vorgegebenen Gesprächsthemen führen zu Fehlerkennungen FAZIT: Erste Produkte der Sprachtechnologie werden erfolgreich vermarktet, aber es ist noch viel Forschung notwendig, um das maschinelle Sprachverstehen besser dem Menschen anzupassen.
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