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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: [email protected] WWW: http://www.dfki.de/~wahlster Besuch des Herrn Bundespräsidenten Rau am DFKI Saarbrücken, 26.08.2002

Wolfgang Wahlster Der Weg zum sprachverstehenden Computer Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH Stuhlsatzenhausweg 3, Geb. 43.8 66123

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Wolfgang Wahlster

Der Weg zum sprachverstehenden Computer

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbHStuhlsatzenhausweg 3, Geb. 43.8

66123 SaarbrückenTel.: (0681) 302-5252/4162

Fax: (0681) 302-5341E-mail: [email protected]

WWW: http://www.dfki.de/~wahlster

Besuch des Herrn Bundespräsidenten Rauam DFKI

Saarbrücken, 26.08.2002

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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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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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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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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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Warum ist das Sprachverstehen für den Computer so schwer?

Der Redefluß leitet häufig in die Irre

Beispiel: „Die Staatssekretärin lobt...

Subjekt: Staatssekretärin Prädikat: lobt Objekt: ??

Viele Formulierungen sind mehrdeutig

Beispiel: „Wir telefonierten mit Freunden in Japan.“

Subjekt: Ministerpräsident Prädikat: lobt Objekt: Staatssekretärin

der Ministerpräsident.“

Bedeutung (1) Wir telefonierten (mit Freunden in Japan).

oder (2) (Wir telefonierten mit Freunden) in Japan.

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Warum ist das Sprachverstehen für den Computer so schwer?

Wortbedeutungen hängen von der Umgebung abBeispiel: „Philip rennt zum Ball.“

? Ball = Fußball oder Tanzfest

Seine Freundin wartet schon am Eingang.

Vorsitzender Mao: „Analysiere stets die Umgebung.“

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Drei Stufen der Sprachverarbeitung

Akustische

Sprachanalyse

Wortlisten

Grammatik

Wortbe-

deutungen

Gesprächs-Kontext

Wissen über das Gesprächs-

thema

Was hatder Sprecher

gesagt?100

Alternativen

Was hatder Sprecher

gemeint?10

Alternativen

Was willder Sprecher?

Eindeutiges Verstehenim Gesprächs-

zusammenhang

Red

uktio

n vo

n U

nsic

herh

eit

Sprachanalyse

Spracherkennung

Gesprochene Eingabe

Sprachanalyse

Sprach-

ver-

stehen

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Wann fährt der nächsteZug nach Hamburg ab?

When does the next train to Hamburg depart?

Wo befindet sichdas nächste

Hotel?

Where is the nearest

hotel?

Verbmobil-Szenario Hotel- und Reise-information

VerbmobilServer

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GrammatischeAnalyse

FlacheAnalyse

Zusammenführung von flacher und tiefer Sprachverarbeitung in Verbmobil

Übersetzung

mit Übersetzungs-

statistik

Auswahl und Zusammen-führung von Ergebnissen

StatistischeAnalyse

TiefeAnalyse

Wort-hypothesen

mit tieferÜbersetzung

mit Beispiel-

schablonen

mitDialog-

wendungen

Satz-hypothesen

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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.