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Assessing Hypotheses in Multi-Agent Systems for Natural Language Processing

Fuchß, Dominik

Abstract:
In Multi-Agenten Systemen (MAS) arbeiten verschiedene Agenten an einem gemeinsamen Problem. Auch im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) werden solche Systeme verwendet. Agenten eines MAS für natürliche Sprache können neben Ergebnissen auch Ergebnisse mit Konfidenzen, s.g. Hypothesen generieren. Diese Hypothesen spiegeln die Mehrdeutigkeit der natürlichen Sprache wider. Sind Agenten abhängig voneinander, so kann eine falsche Hypothese schnell zu einer Fehlerfortpflanzung in die Hypothesen der abhängigen Agenten führen. Die Exploration von Hypothesen bietet die Chance, die Ergebnisse von Agenten zu verbessern. ... mehr

Abstract (englisch):
In multi-agent systems (MAS) different agents work on a common problem. Such systems are also used in natural language processing (NLP). Agents of an MAS for natural language can generate results with confidence, so called hypotheses. These hypotheses reflect the ambiguity of natural language. If agents are dependent on each other, a wrong hypothesis can quickly lead to error propagation into the hypotheses of the dependent agents. The exploration of hypotheses offers the chance to improve the results of agents. This thesis improves the results of agents of a MAS for NLP by a controlled exploration of the hypothesis search space. ... mehr

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000126806
Veröffentlicht am 26.11.2020
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 29.10.2020
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000126806
Umfang IX, 109 S.
Art der Arbeit Abschlussarbeit - Master
Prüfungsdaten 29.10.2020
Referent/Betreuer Jan Keim, Yves R. Kirschner
Schlagwörter Natural Language Processing Hypotheses Multi-Agent Systems
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