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Vollständigkeits- und Semantikprüfung für gesprochene Aussagen

Hamann, Daniel

Abstract:
Diese Arbeit betrachtet das Problem von unvollständigen Aussagen in natürlicher Sprache. Solche Aussagen enthalten nicht explizit alle Informationen, die für die vollständige Umsetzung einer Handlung benötigt werden. Menschen fällt es leicht, aus solchen Aussagen wieder einen Sinn zu extrahieren, indem sie sich auf ihr gelerntes Wissen beziehen. Für Sprachverarbeitungssysteme ist dieser Schritt jedoch nicht so einfach nachvollziehbar. Um diesen Prozess greifbar zu machen wird ein Ansatz entwickelt, der solchen Systemen menschliches, implizites, Wissen verfügbar macht. Damit wird eine durch Wissen begründete Entscheidung über die Vollständigkeit von Aussagen gemacht. Im Weiteren werden durch den Ansatz Kandidaten generiert, welche für die fehlenden Rollen infrage kommen könnten. Diese werden mithilfe von Wissen über die Welt bezüglich ihrer Eignung für die Rolle bewertet und die Aussage somit wieder vervollständigt. Um die Funktion des implementierten PARSE-Agenten zu prüfen wurde eine Evaluation der Ergebnisse im Vergleich zu einer händisch erstellten Lösung durchgeführt. Fehlende Rollen konnten mit einer Präzision von 51% bestimmt werden und eine Vervollständigung war in 25%(Im Falle des Subjektes sogar 100%) der Fälle korrekt möglich.

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000096120
Veröffentlicht am 16.12.2019
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2018
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000096120
Verlag KIT, Karlsruhe
Umfang XI, 70 S.
Art der Arbeit Abschlussarbeit - Bachelor
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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