Ausblick 1.21.6. U - Voice 2 Text U über voice & browsing 2.28.6. N – Intelligent Browsing 3.5.7. U – Rechtschreib & Web-Crawling U über Rechtschrkontr.

Präsentation zum Thema: "Ausblick 1.21.6. U - Voice 2 Text U über voice & browsing 2.28.6. N – Intelligent Browsing 3.5.7. U – Rechtschreib & Web-Crawling U über Rechtschrkontr."—  Präsentation transkript:

1 Ausblick 1.21.6. U - Voice 2 Text U über voice & browsing 2.28.6. N – Intelligent Browsing 3.5.7. U – Rechtschreib & Web-Crawling U über Rechtschrkontr. 4.12.7. N – Visualisierung Sem. Netze 5.19.7. ?? -Zoomalgorithmen

2 2 Speech Recognition Essentielle Bestandteile eines SpeechRec Programms: –Training Daten (Aligned) –Language Model –Learning Model HMMs, NN, Dynamic time warping Warum funktioniert Erkennung mit kleinen Vokabulars besser als mit grossen? Könnte man auch ein System bauen, welches Stimmunabhängig funktioniert? Warum funktioniert Erkennung von Passagen besser als von Einzelwörtern? Weitere Modellierungen von Kontext?

3 3 Aufgabe Trainieren eines Speech Rec Profils Anwendung auf vorgelesenen Text Messen der Performance (Mittel auswählen!) Mehr training Nochmal anwenden Nochmal messen

4 4 http://en.wikipedia.org/wiki/Laser In physics, a laser is a device that emits light through a specific mechanism for which the term laser is an acronym: light amplification by stimulated emission of radiation. This is a combined quantum-mechanical and thermodynamical process discussed in more detail below. As a light source, a laser can have various properties, depending on the purpose for which it is designed. A typical laser emits light in a narrow, low- divergence beam and with a well-defined wavelength (or color, when the laser is operating in the visible spectrum). This is in contrast to a light source such as the incandescent light bulb, which emits into a large solid angle and over a wide spectrum of wavelength. These properties can be summarized in the term coherence.

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6 6 Intelligent Browsing … ist momentan ein buzzword … Von: Suchanfragen Multimediacontent gewöhnlichen Webseiten Datenbanken Unter Verwendung von: Metadaten Ontologien (Semantic Web) Ähnlichkeitsoperatoren

7 7 Ziele Im Wesentlichen soll stets zu einer Menge von Objekten –eine vereinfachende Darstellung erreicht werden, sowie –Adaptive Verfahren zur Eingrenzung des Suchraumes Konkrete Realisierungen: –Tabbed browsing! (Als Verbesserung über Bookmarks) –Nahtlose Integration von Webseitencontent (Menus, Webservices, etc.) in den Browser –Hierarchical browsing (clusty.com) –RSS Reader –Graph-based visualisations (semantic nets) –Organisieren diverser Medienformen des Web (Notizen, Bildchen, Adressen, emails, Dokumente, komplette Webseiten (z.B. selfhtml), etc.)

8 8 Zugrundeliegende Technologie Viele viele Formate kennen und unterstützen (alles, was Information trägt) und irgendwie per Metadaten uniform zugreifbar machen Clusteringalgorithmen, idealerweise unabhängig vom Typ der Information (so dass RSS feeds mit Emails und Bildern zusammen geclustert werden können) Visualisierungen, unter Ausnutzung der Heterogenität der Information und des unifizierten Zugriffs Allerdings hier Teufelskreis: Je mehr solche es solche Programme gibt, umso mehr Formate und Programme gilt es zu unterstützen…

9 9 Aufgabe Gegeben sei Abstract zu einem paper. Nennen Sie die Komponenten des vorgeschlagenen Systems. Intelligent browsing for multimedia applications Drummond, C. Ionescu, D. Holte, N. Georganas, N. Petriu, E. Ottawa Univ., Ont.; Abstract Describes a technique which we term intelligent browsing; the software built upon this technique assists the users in their search through a multimedia database. Searching for an item of interest in a large multimedia database is a complex task, even for users who have knowledge about it. An active (intelligent) browser suggests to the user items it estimates to be close to the target of the search. The intelligent part of the active browser consists of a learning module, whose object of study is the profile of the users' search actions. After a target is detected, the intelligent browser brings the item or items of interest on to the screen in a dedicated window, and controls the synchronization of the audio, video or written components of the item. If confirmed by the user, the dedicated window is transformed into a series of windows allocated to the desired item. The novel aspect of intelligent browsing is that it is entirely unobtrusive: it infers its similarity measure from the user's normal browsing actions, without any special input. Use of the browser on a multimedia application is illustrated in this paper

10 10 Methoden Intelligent Browsing kann als erweitertes IR gesehen werden: –Statt Suchanfrage gibt es eine browsing history (profile) und bereits gespeicherte Dokumente (hits) Diskontinuierlich, fast ohne Annotation –Statt Dokumeten ist alles ein möglicher Treffer Programme, Bilder, Verzeichnisse, URLs, Emails, … Textzusammenfassungen Aber Intelligent Browsing ist gar nich so sehr auf Sprachtechnologie angewiesen, als vielmehr auf robuste Clusteringalgorithmen Hängt auch damit zusammen, dass Sprachtechnologie sich als hartes Problem erwiesen hat Während verallgemeinertes Clustering einfacher ist … und user oft gar nicht so sehr von der Datanvielfalt, sondern Formatvielfalt erschlagen ist!

11 11 Alternative Methoden Semantic Web Links können natürlich ebenfalls gesondert dargestellt werden und das entsprechende Programm ein Intelligent Browser genannt werden: Zhuge et al. 04: Semantic Link Network Builder and Intelligent Semantic Browser Oder: Using Metadata for the Intelligent Browsing of Structured Media Objects …

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