Generische Interaktionsmuster für aufgabenorientierte Dialogsysteme [online]

Zusammenfassung Der Entwurf, die Implementierung und das Testen von natürlichsprachlichen Dialogsystemen ist eine zeitintensive Aufgabe. Erste Implementierungen von Dialogsystemen im Rahmen dieser Arbeit führten zu der Beobachtung, daß die Parameter, welche ein Dialogsystem definieren, grob in zwei Klassen unterteilt werden können. Die erste Klasse definiert aufgabenabhängiges Wissen, während die zweite Klasse interaktionsspezifisches Wissen definiert. Beide Klassen lassen sich weiter unterteilen. Die erste Klasse besteht aus folgenden Wissenquellen: (i) einer Ontologie, welche die Konzepte definiert, die das Dialogsystem \u27versteht\u27, (ii) Dialogzielbeschreibungen, welche die Aufgaben beschreiben, die das Dialogsystem ausführen kann, (iii) Satzanalyse­Grammatiken, welche die Spracherkennerausgabe mithilfe struktureller Beschreibungen in eine semantische Repräsentation in einer typisierten Merkmalslogik umwandeln, (iv) Datenbankbeschreibungen, welche die Referenz von Nominalphrasen auflösen, und (v) Generierungsgrammatiken, welche Konzepte der typisierten Merkmalslogik zurück in natürlichsprachliche Ausdrücke umformt. Die aufgabenabhängigen Wissensquellen, zusammen mit auf ihnen operierenden Algorithmen, bilden die erste Schicht einer dreischichtigen Dialogsystemarchitektur. Die in dieser Schicht realisierten Dienste werden Basis­-Dialogdienste genannt. Die zweite Schicht des Dialogsystems besteht aus den interaktionsspezifischen Wissensquellen. Hier wird die Art und Weise der Interaktion zwischen System und Benutzer implementiert. Die zweite Schicht setzt sich aus einem Katalog von Interaktionsmustern zusammen. Ein Interaktionsmuster beschreibt, wie Information im Diskurs angepaßt wird, legt aber nicht fest, wie diese Information vom Benutzer übermittelt wird. Zum Beispiel kann eine Menge von Optionen dem Benutzer durch nur eine Frage präsentiert werden Wünschen Sie a,b,c oder d? oder durch eine Reihe von Fragen der Art Wünschen Sie a? Bitte sagen Sie ja oder nein. Beide Strategien habe Vor­ und Nachteile und können Defizite anderer Komponenten, z.Bsp. des Spracherkenners, teilweise ausgleichen. Das diese Strategien implementierende Interaktionsmuster ist jedoch das gleiche, nämlich das Frage­Interaktionsmuster. Neben dem Frage-Interaktionsmuster, welches die Spezifizität der Information im Diskurs erhöht, gibt es das Korrektur-­Interaktionsmuster, welches Information aus dem Diskurs entfernt, das Anpassungs-­Interaktionsmuster, welches Informationen aus dem Diskurs ersetzt und das Zustands-­Interaktionsmuster, welches die Information im Diskurs unverändert läßt, aber für die Meta-­Dialogsteuerung zuständig ist. Ausgewählt werden die Interaktionsmuster von der dritten Schicht, der Dialog-Steuerungs-­Schicht. Die in dieser Arbeit untersuchte Fragestellung ist, wie die Entwurfszeit eines Dialogsystems durch die Einführung einer auf generellen Prinzipien basierenden modularen Architektur verkürzt werden kann. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung und experimentelle Verifizierung eines Systems von Interaktionsdiensten, welche Benutzeraktionen mit dem natürlichsprachlichen System zielsprach­ und aufgabenunabhängig beschreiben und implementieren. Da Interaktionsdienste und Dialogstrategien durch die Basis-­Dialogdienste formuliert werden können, ist die Unabhängigkeit von Zielsprache und Anwendungsdomäne gegeben. Deswegen kann eine Implementierung des Interaktionsdienstsystems als Ausgangspunkt für ein natürlichsprachliches Dialogsystem dienen. Zusätzlich können die aufgabenabhängigen Wissensquellen durch die Verwendung von Techniken, wie sie aus objektorientierten Programmiersprachen bekannt sind, modularisiert werden. Dadurch kann eine weitere Verkürzung der Entwicklungszeit erzielt werden. Es konnte experimentell nachgewiesen werden, daß in sieben Fällen mit Testpersonen, die mit der Systemarchitektur nicht vertraut waren, prototypische Systeme in sehr kurzer Zeit (etwa acht bis zwölf Stunden) entwickeln konnten. Diese Systeme können dann zur Datensammlung eingesetzt werden. Die Abdeckung des Dialogsystems kann dann durch iterative Verfeinerung der beteiligten Wissensquellen verbessert werden