Verstehen natürlicher Sprache für den Mensch-Maschine-Dialog
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In diesem Beitrag wird ein System zum automatischen Verstehen sowie zum automatischen Übersetzen natürlicher, gesprochener Sprache beschrieben. Das Kernstück ist hierbei ein semantischer Decoder, welcher aus einem vorverarbeiteten Sprachsignal mit einer stochastischen maximum-a-posteriori Klassifikation unmittelbar eine semantische Darstellung bestimmt. Dabei wird akustisches, phonetisches, syntaktisches und semantisches Wissen gleichermaßen herangezogen. Ein separater Spracherkenner (Umwandlung des Sprachsignals in eine Wortkette) ist aufgrund der Integration des bewährten Viterbi-Algorithmus` und eines probabilistischen Chart-Parsers nicht notwendig! Des weiteren wird die semantische Gliederung als Repräsentation der Bedeutung einer Äußerung dargestellt. Sie kann sowohl innerhalb eines sprachverstehenden Systems als Zwischenebene für einen nachfolgenden Intentionsdecoder als auch innerhalb eines sprachübersetzenden Systems als Interlingua-Ebene für eine nachfolgende Sprachproduktion eingesetzt werden. Mit den entwickelten Algorithmen wurden bisher sprachverstehende und sprachübersetzende Schnittstellen für die Domänen „Grafikeditor“, „Serviceroboter“, „medizinische Bildverarbeitung“ und „Terminvereinbarung“ implementiert.
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