Bearbeite Vortrag: Vollständigkeits- und Semantikprüfung für gesprochene Aussagen

Du bist aus dem folgenden Grund nicht berechtigt, diese Seite zu bearbeiten:

Fehlende Berechtigung Bitte melde Dich mit Deinen KIT-Zugangsdaten an. Falls Du trotz Anmeldung diese Seite siehst, bitte eine/-n Wissensmanager/-in darum, Dich zur richtigen Gruppe hinzuzufügen.

Titel:	Vollständigkeits- und Semantikprüfung für gesprochene Aussagen	Zum ändern des Titels bitte anklicken und die Seite verschieben.
Vortragende(r):
E-Mail Vortragende(r):		Bitte beachten Sie: Durch den Eintrag hier wird die E-Mail-Adresse des/der Vortragenden öffentlich sichtbar. Daher bitte die KIT-Adresse verwenden.
Vortragssprache:
Vortragstyp:
Betreuer(in):		Falls ein Betreuer noch nicht in dieser Liste vorhanden ist, bitte auf der Seite Betreuer hinzufügen und dieses Formular neu laden.
Termin:
Vortragsmodus:
Kurzfassung:	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.	Bitte maximal 150 Wörter verwenden.

Diese Seite beobachten

Abbrechen