Prozedurale Anforderungen an die maschinelle Sprachverarbeitung : Workshop während der Jahrestagung KI-94 Saarbrücken

Die Verarbeitung gesprochener Sprache stellt besondere Anforderungen an die Architektur und die Gestaltung einzelner Komponenten in Systemen zur maschinelle Sprachverarbeitung Der Workshop thematisiert die Konsequenzen, die sich aus der Forderung nach inkrementeller und zeitsynchroner Verarbeitung, sowie aus der inhärenten Unsicherheit bei der Interpretation des Sprachsignals ergeben. Sprachliche Kommunikation, insbesondere in natürlichen Dialogsituationen, unterliegt einer Reihe von einschneidenden prozeduralen Anforderungen. Solche Anforderungen ergeben sich zum einen aus der strikten Bindung von Sprachperzeption und -produktion an die zeitliche Dimension des Sprachsignals. Die prinzipielle Begrenztheit der menschlichen (und maschinellen) Verarbeitungskapazität setzt hierbei zwangsläufig eine hocheffiziente Organisation der Verarbeitungsprozesse voraus, um auch unter dem Einfluß von Streßfaktoren ein Schritthalten der Verarbeitung mit den Erfordernissen der jeweiligen Kommunikationssituation gewährleisten zu können. Prozedurale Anforderungen resultieren zum anderen aus der erheblichen intra- und interindividuellen Varianz des Sprachsignals. Sie stellt eine wesentliche Quelle von Erkennungsunsicherheit dar und hat zur Folge, dass jedwede interpretierende Beschreibung des sprachlichen Inputs nur Hypothesencharakter tragen kann. Im Bereich der Schriftsprache ist die Zeitdimension auf Anordnungsrelationen zwischen sprachlichen Zeichen reduziert. Erkennungsunsicherheit spielt - zumindest bei der tastaturgebundenen Eingabe - keine entscheidende Rolle. Nur aufgrund dieser Abstraktionen ist es letztendlich auch möglich, eine Verarbeitungsaufgabe vollständig auf der Basis rein deklarativer Spezifikationen zu beschreiben und von einem kombinatorischen und atemporalen Deduktionsmechanismus verarbeiten zu lassen. Wenn nunmehr in diesem Workshop gerade die prozeduralen Aspekte der zeitlichen Strukturierung und der Verwaltung konkurrierender Hypothesen in den Mittelpunkt gestellt werden, so versteht sich das keineswegs als Absage an die Verwendung deklarativer Repräsentationsformalismen. Vielmehr wird hierbei gerade zu klären sein, auf welche Weise deklarative Spezifikationen in eine geeignete Verarbeitungsarchitektur eingebetet werden können, um auf dieser Grundlage die gewünschten Verarbeitungscharakteristika zu erzielen. Als Ausgangspunkt, Vergleichsmaßstab und Inspirationsquelle bietet sich naturgemäß das menschliche Vorbild an, ist es doch bisher einzig der Mensch der über Sprachverarbeitungskapazitäten der angestrebten Art verfügt. Eine wesentliche Eigenschaft natürlicher Sprachverarbeitung ist ihre Inkrementalität. Teilabschnitte einer sprachlichen Äußerung werden dabei auf den verschiedenen Ebenen zeitlich parallel und praktisch verzögerungsfrei bearbeitet Insbesondere schließt inkrementelle Verarbeitung ausdrücklich das traditionell dominierende Verarbeitungsmodell aus, das vom Vorliegen vollständiger Eingabedaten schon bei Verarbeitungsbeginn ausgeht. Zum einen ermöglicht erst eine inkrementelle Verarbeitung ein natürliches Dialogverhalten, das sich etwa durch unmittelbare Reaktionen auf die Beiträge der Dialogpartner, sowie die Fähigkeit zur Übernahme der Dialoginitiative auszeichne. Zum anderen ist sie Voraussetzung für die dynamische Generierung von Diskurserwartungen, dem wohl wirksamsten Mittel zur Suchraumbeschränkung beim Sprachverstehen. Die Forderung nach inkrementeller Verarbeitung besteht für ein Sprachverarbeitungssystem in seiner Gesamtheit Inkrementalität kann in ihren Vorzügen nur dann voll zur Wirkung kommen, wenn sie auf allen Ebenen des Verarbeitungsprozesses durchgängig realisiert ist. Nicht zuletzt aus diesem Grunde sind auf dem Workshop Beiträge zu inkrementellen Verfahren in so unterschiedlichen Bereichen wie der Worterkennung, der syntaktischen Analyse und der Generierung vertreten. Menschliche Sprachverarbeitung verläuft in ihren wesentlichen Zügen zeitsynchron. Eine solche Forderung auch auf maschinelle Sprachverarbeitungssysteme zu übertragen, scheint auf den ersten Blick nahe liegend, ist aber angesichts der kombinatorischen Eigenschaften der üblichen Verarbeitungsalgorithmen durchaus nicht selbstverständlich und schon gar nicht trivial. Die Anpassung der Verarbeitungsprozesse an den aktuell gegebenen zeitlichen Verarbeitungsdruck erfordert ein explizites und zeitsensitives Scheduling für die vorhandenen Verarbeitungskapazitäten Fragen der Aufmerksamkeitsfokussierung und des systematischen Vergessens von Teilergebnissen werden zwangsläufig eine wichtige Rolle spielen. Grundlage dafür sind Relevanzabschätzungen, die mit der erforderlichen Zuverlässigkeit wiederum nur vor dem Hintergrund von aussagekräftigen Diskurserwartungen getroffen werden können. Zu all diesen Fragestellungen befindet sich die Forschung noch ganz am Anfang

Prozedurale Anforderungen an die maschinelle Sprachverarbeitung : Workshop während der Jahrestagung KI-94 Saarbrücken

Die Verarbeitung gesprochener Sprache stellt besondere Anforderungen an die Architektur und die Gestaltung einzelner Komponenten in Systemen zur maschinelle Sprachverarbeitung Der Workshop thematisiert die Konsequenzen, die sich aus der Forderung nach inkrementeller und zeitsynchroner Verarbeitung, sowie aus der inhärenten Unsicherheit bei der Interpretation des Sprachsignals ergeben. Sprachliche Kommunikation, insbesondere in natürlichen Dialogsituationen, unterliegt einer Reihe von einschneidenden prozeduralen Anforderungen. Solche Anforderungen ergeben sich zum einen aus der strikten Bindung von Sprachperzeption und -produktion an die zeitliche Dimension des Sprachsignals. Die prinzipielle Begrenztheit der menschlichen (und maschinellen) Verarbeitungskapazität setzt hierbei zwangsläufig eine hocheffiziente Organisation der Verarbeitungsprozesse voraus, um auch unter dem Einfluß von Streßfaktoren ein Schritthalten der Verarbeitung mit den Erfordernissen der jeweiligen Kommunikationssituation gewährleisten zu können. Prozedurale Anforderungen resultieren zum anderen aus der erheblichen intra- und interindividuellen Varianz des Sprachsignals. Sie stellt eine wesentliche Quelle von Erkennungsunsicherheit dar und hat zur Folge, dass jedwede interpretierende Beschreibung des sprachlichen Inputs nur Hypothesencharakter tragen kann. Im Bereich der Schriftsprache ist die Zeitdimension auf Anordnungsrelationen zwischen sprachlichen Zeichen reduziert. Erkennungsunsicherheit spielt - zumindest bei der tastaturgebundenen Eingabe - keine entscheidende Rolle. Nur aufgrund dieser Abstraktionen ist es letztendlich auch möglich, eine Verarbeitungsaufgabe vollständig auf der Basis rein deklarativer Spezifikationen zu beschreiben und von einem kombinatorischen und atemporalen Deduktionsmechanismus verarbeiten zu lassen. Wenn nunmehr in diesem Workshop gerade die prozeduralen Aspekte der zeitlichen Strukturierung und der Verwaltung konkurrierender Hypothesen in den Mittelpunkt gestellt werden, so versteht sich das keineswegs als Absage an die Verwendung deklarativer Repräsentationsformalismen. Vielmehr wird hierbei gerade zu klären sein, auf welche Weise deklarative Spezifikationen in eine geeignete Verarbeitungsarchitektur eingebetet werden können, um auf dieser Grundlage die gewünschten Verarbeitungscharakteristika zu erzielen. Als Ausgangspunkt, Vergleichsmaßstab und Inspirationsquelle bietet sich naturgemäß das menschliche Vorbild an, ist es doch bisher einzig der Mensch der über Sprachverarbeitungskapazitäten der angestrebten Art verfügt. Eine wesentliche Eigenschaft natürlicher Sprachverarbeitung ist ihre Inkrementalität. Teilabschnitte einer sprachlichen Äußerung werden dabei auf den verschiedenen Ebenen zeitlich parallel und praktisch verzögerungsfrei bearbeitet Insbesondere schließt inkrementelle Verarbeitung ausdrücklich das traditionell dominierende Verarbeitungsmodell aus, das vom Vorliegen vollständiger Eingabedaten schon bei Verarbeitungsbeginn ausgeht. Zum einen ermöglicht erst eine inkrementelle Verarbeitung ein natürliches Dialogverhalten, das sich etwa durch unmittelbare Reaktionen auf die Beiträge der Dialogpartner, sowie die Fähigkeit zur Übernahme der Dialoginitiative auszeichne. Zum anderen ist sie Voraussetzung für die dynamische Generierung von Diskurserwartungen, dem wohl wirksamsten Mittel zur Suchraumbeschränkung beim Sprachverstehen. Die Forderung nach inkrementeller Verarbeitung besteht für ein Sprachverarbeitungssystem in seiner Gesamtheit Inkrementalität kann in ihren Vorzügen nur dann voll zur Wirkung kommen, wenn sie auf allen Ebenen des Verarbeitungsprozesses durchgängig realisiert ist. Nicht zuletzt aus diesem Grunde sind auf dem Workshop Beiträge zu inkrementellen Verfahren in so unterschiedlichen Bereichen wie der Worterkennung, der syntaktischen Analyse und der Generierung vertreten. Menschliche Sprachverarbeitung verläuft in ihren wesentlichen Zügen zeitsynchron. Eine solche Forderung auch auf maschinelle Sprachverarbeitungssysteme zu übertragen, scheint auf den ersten Blick nahe liegend, ist aber angesichts der kombinatorischen Eigenschaften der üblichen Verarbeitungsalgorithmen durchaus nicht selbstverständlich und schon gar nicht trivial. Die Anpassung der Verarbeitungsprozesse an den aktuell gegebenen zeitlichen Verarbeitungsdruck erfordert ein explizites und zeitsensitives Scheduling für die vorhandenen Verarbeitungskapazitäten Fragen der Aufmerksamkeitsfokussierung und des systematischen Vergessens von Teilergebnissen werden zwangsläufig eine wichtige Rolle spielen. Grundlage dafür sind Relevanzabschätzungen, die mit der erforderlichen Zuverlässigkeit wiederum nur vor dem Hintergrund von aussagekräftigen Diskurserwartungen getroffen werden können. Zu all diesen Fragestellungen befindet sich die Forschung noch ganz am Anfang

Semantic Hidden Markov Networks

Fink GA, Kummert F, Sagerer G, Schukat-Talamazzini EG, Niemann H. Semantic Hidden Markov Networks. In: International Conference on Spoken Language Processing. Vol 2. Banff, Alberta, Canada; 1992: 919-922.Although much effort has been put into speech understanding systems there still exists a rather wide gap between acoustic recognition and linguistic interpretation. We propose a formalism for an extremely close interaction of acoustic recognition and higher level analysis. Instead of a strict horizontal interface at the level of hypothesized word sequences or lattices, a vertical interface to the acoustic component is used that can be accessed from linguistic concepts of any degree of abstraction. As the linguistic knowledge is represented in the formalism of Semantic Networks and acoustic recognition is based on Hidden Markov Models the close interaction between the two components was termed Semantic Hidden Markov Networks

Speech Recognition Using Semantic Hidden Markov Networks

Fink GA, Kummert F, Sagerer G, Schukat-Talamazzini EG. Speech Recognition Using Semantic Hidden Markov Networks. In: Proc. European Conf. on Speech Communication and Technology. Vol 3. Berlin; 1993: 1571-1574.Semantic Hidden Markov Networks (SHMNs) were introduced as a new technique of interfacing between linguistic analysis and word recognition in speech understanding systems. The main difference between SHMNs and the use of traditional language models is that SHMNs always refer to a linguistic concept and impose the linguistic structure as closely as possible on its acoustic counterpart — a hierarchically structured HMM. Normally the result of decoding a HMM is merely the sequence of best fitting elementary acoustic concepts, e.g. phonemes or words. Taking into account the structure of the recognition task a structured instance can be computed. This complex acoustic instance can easily be transformed into a linguistic instance by a recursive computation but without any searching. In this paper we present an algorithm for generating linguistic instances from word recognition results based on SHMNs. Additionally, we present recognition results obtained when evaluating a set of SHMNs for the task domain of train schedule information

Verbmobil Abschlussbericht

A robust dialogue system for making an appointment has been developed and tested. An incremental generation of word graphs is based on the sliding window method. Semantic Hidden Markov networks are applied to reduce the search room by the integration of linguistic knowledge, and prunning techniques are used for knot evaluation within the search room. For detection of unknown words and their evaluation, methods of phonetic transcriptions have been derived. As robustness strategy a modular and stepwise interpretation of time specification on the basis of an interval-based representation has been developed. ERNEST, SB-ONE, HPSG and TAG are used as formalisms for knowledge representation. (WEN)SIGLEAvailable from TIB Hannover: F97B850+a / FIZ - Fachinformationszzentrum Karlsruhe / TIB - Technische InformationsbibliothekBundesministerium fuer Bildung, Wissenschaft, Forschung und Technologie, Bonn (Germany)DEGerman