How Do People Process Ambiguous Strings

This article combines ambiguity phenomenon with Chinese word segmentation to observe how human being conduct language processing to clarify ambiguity between overlapping ambiguity and combination ambiguity. Artificial intelligence will easily missegment these two strings, while the study tries to introduce optimality theory to discover possible base of these two types of ambiguity comprehended by general people. According to the result, the key to clarify ambiguity is context, idiomaticity and word frequency

Statistical morphological disambiguation with application to disambiguation of pronunciations in Turkish /

The statistical morphological disambiguation of agglutinative languages suffers from data sparseness. In this study, we introduce the notion of distinguishing tag sets (DTS) to overcome the problem. The morphological analyses of words are modeled with DTS and the root major part-of-speech tags. The disambiguator based on the introduced representations performs the statistical morphological disambiguation of Turkish with a recall of as high as 95.69 percent. In text-to-speech systems and in developing transcriptions for acoustic speech data, the problem occurs in disambiguating the pronunciation of a token in context, so that the correct pronunciation can be produced or the transcription uses the correct set of phonemes. We apply the morphological disambiguator to this problem of pronunciation disambiguation and achieve 99.54 percent recall with 97.95 percent precision. Most text-to-speech systems perform phrase level accentuation based on content word/function word distinction. This approach seems easy and adequate for some right headed languages such as English but is not suitable for languages such as Turkish. We then use a a heuristic approach to mark up the phrase boundaries based on dependency parsing on a basis of phrase level accentuation for Turkish TTS synthesizers

Bayesian non-parametrics for multi-modal segmentation

Segmentation is a fundamental and core problem in computer vision research which has applications in many tasks, such as object recognition, content-based image retrieval, and semantic labelling. To partition the data into groups coherent in one or more characteristics such as semantic classes, is often a first step towards understanding the content of data. As information in the real world is generally perceived in multiple modalities, segmentation performed on multi-modal data for extracting the latent structure usually encounters a challenge: how to combine features from multiple modalities and resolve accidental ambiguities. This thesis tackles three main axes of multi-modal segmentation problems: video segmentation and object discovery, activity segmentation and discovery, and segmentation in 3D data. For the first two axes, we introduce non-parametric Bayesian approaches for segmenting multi-modal data collections, including groups of videos and context sensor streams. The proposed method shows benefits on: integrating multiple features and data dependencies in a probabilistic formulation, inferring the number of clusters from data and hierarchical semantic partitions, as well as resolving ambiguities by joint segmentation across videos or streams. The third axis focuses on the robust use of 3D information for various applications, as 3D perception provides richer geometric structure and holistic observation of the visual scene. The studies covered in this thesis for utilizing various types of 3D data include: 3D object segmentation based on Kinect depth sensing improved by cross-modal stereo, matching 3D CAD models to objects on 2D image plane by exploiting the differentiability of the HOG descriptor, segmenting stereo videos based on adaptive ensemble models, and fusing 2D object detectors with 3D context information for an augmented reality application scenario.Segmentierung ist ein zentrales problem in der Computer Vision Forschung mit Anwendungen in vielen Bereichen wie der Objekterkennung, der inhaltsbasierten Bildsuche und dem semantischen Labelling. Daten in Gruppen zu partitionieren, die in einer oder mehreren Eigenschaften wie zum Beispiel der semantischen Klasse übereinstimmen, ist oft ein erster Schritt in Richtung Inhaltsanalyse. Da Informationen in der realen Welt im Allgemeinen multi-modal wahrgenommen werden, wird die Segmentierung auf multi-modale Daten angewendet und die latente Struktur dahinter extrahiert. Dies stellt in der Regel eine Herausforderung dar: Wie kombiniert man Merkmale aus mehreren Modalitäten und beseitigt zufällige Mehrdeutigkeiten? Diese Doktorarbeit befasst sich mit drei Hauptachsen multi-modaler Segmentierungsprobleme: Videosegmentierung und Objektentdeckung, Aktivitätssegmentierung und –entdeckung, sowie Segmentierung von 3D Daten. Für die ersten beiden Achsen führen wir nichtparametrische Bayessche Ansätze ein um multi-modale Datensätze wie Videos und Kontextsensor-Ströme zu segmentieren. Die vorgeschlagene Methode zeigt Vorteile in folgenden Bereichen: Integration multipler Merkmale und Datenabhängigkeiten in probabilistischen Formulierungen, Bestimmung der Anzahl der Cluster und hierarchische, semantischen Partitionen, sowie die Beseitigung von Mehrdeutigkeiten in gemeinsamen Segmentierungen in Videos und Sensor-Strömen. Die dritte Achse konzentiert sich auf die robuste Nutzung von 3D Informationen für verschiedene Anwendungen. So bietet die 3D-Wahrnehmung zum Beispiel reichere geometrische Strukturen und eine holistische Betrachtung der sichtbaren Szene. Die Untersuchungen, die in dieser Arbeit zur Nutzung verschiedener Arten von 3D-Daten vorgestellt werden, umfassen: die 3D-Objektsegmentierung auf Basis der Kinect Tiefenmessung, verbessert durch cross-modale Stereoverfahren, die Anpassung von 3D-CAD-Modellen auf Objekte in der 2D-Bildebene durch Ausnutzung der Differenzierbarkeit des HOG-Descriptors, die Segmentierung von Stereo-Videos, basierend auf adaptiven Ensemble-Modellen, sowie der Verschmelzung von 2D- Objektdetektoren mit 3D-Kontextinformationen für ein Augmented-Reality Anwendungsszenario

Bayesian non-parametrics for multi-modal segmentation

Segmentation is a fundamental and core problem in computer vision research which has applications in many tasks, such as object recognition, content-based image retrieval, and semantic labelling. To partition the data into groups coherent in one or more characteristics such as semantic classes, is often a first step towards understanding the content of data. As information in the real world is generally perceived in multiple modalities, segmentation performed on multi-modal data for extracting the latent structure usually encounters a challenge: how to combine features from multiple modalities and resolve accidental ambiguities. This thesis tackles three main axes of multi-modal segmentation problems: video segmentation and object discovery, activity segmentation and discovery, and segmentation in 3D data. For the first two axes, we introduce non-parametric Bayesian approaches for segmenting multi-modal data collections, including groups of videos and context sensor streams. The proposed method shows benefits on: integrating multiple features and data dependencies in a probabilistic formulation, inferring the number of clusters from data and hierarchical semantic partitions, as well as resolving ambiguities by joint segmentation across videos or streams. The third axis focuses on the robust use of 3D information for various applications, as 3D perception provides richer geometric structure and holistic observation of the visual scene. The studies covered in this thesis for utilizing various types of 3D data include: 3D object segmentation based on Kinect depth sensing improved by cross-modal stereo, matching 3D CAD models to objects on 2D image plane by exploiting the differentiability of the HOG descriptor, segmenting stereo videos based on adaptive ensemble models, and fusing 2D object detectors with 3D context information for an augmented reality application scenario.Segmentierung ist ein zentrales problem in der Computer Vision Forschung mit Anwendungen in vielen Bereichen wie der Objekterkennung, der inhaltsbasierten Bildsuche und dem semantischen Labelling. Daten in Gruppen zu partitionieren, die in einer oder mehreren Eigenschaften wie zum Beispiel der semantischen Klasse übereinstimmen, ist oft ein erster Schritt in Richtung Inhaltsanalyse. Da Informationen in der realen Welt im Allgemeinen multi-modal wahrgenommen werden, wird die Segmentierung auf multi-modale Daten angewendet und die latente Struktur dahinter extrahiert. Dies stellt in der Regel eine Herausforderung dar: Wie kombiniert man Merkmale aus mehreren Modalitäten und beseitigt zufällige Mehrdeutigkeiten? Diese Doktorarbeit befasst sich mit drei Hauptachsen multi-modaler Segmentierungsprobleme: Videosegmentierung und Objektentdeckung, Aktivitätssegmentierung und –entdeckung, sowie Segmentierung von 3D Daten. Für die ersten beiden Achsen führen wir nichtparametrische Bayessche Ansätze ein um multi-modale Datensätze wie Videos und Kontextsensor-Ströme zu segmentieren. Die vorgeschlagene Methode zeigt Vorteile in folgenden Bereichen: Integration multipler Merkmale und Datenabhängigkeiten in probabilistischen Formulierungen, Bestimmung der Anzahl der Cluster und hierarchische, semantischen Partitionen, sowie die Beseitigung von Mehrdeutigkeiten in gemeinsamen Segmentierungen in Videos und Sensor-Strömen. Die dritte Achse konzentiert sich auf die robuste Nutzung von 3D Informationen für verschiedene Anwendungen. So bietet die 3D-Wahrnehmung zum Beispiel reichere geometrische Strukturen und eine holistische Betrachtung der sichtbaren Szene. Die Untersuchungen, die in dieser Arbeit zur Nutzung verschiedener Arten von 3D-Daten vorgestellt werden, umfassen: die 3D-Objektsegmentierung auf Basis der Kinect Tiefenmessung, verbessert durch cross-modale Stereoverfahren, die Anpassung von 3D-CAD-Modellen auf Objekte in der 2D-Bildebene durch Ausnutzung der Differenzierbarkeit des HOG-Descriptors, die Segmentierung von Stereo-Videos, basierend auf adaptiven Ensemble-Modellen, sowie der Verschmelzung von 2D- Objektdetektoren mit 3D-Kontextinformationen für ein Augmented-Reality Anwendungsszenario

Foundation, Implementation and Evaluation of the MorphoSaurus System: Subword Indexing, Lexical Learning and Word Sense Disambiguation for Medical Cross-Language Information Retrieval

Im medizinischen Alltag, zu welchem viel Dokumentations- und Recherchearbeit gehört, ist mittlerweile der überwiegende Teil textuell kodierter Information elektronisch verfügbar. Hiermit kommt der Entwicklung leistungsfähiger Methoden zur effizienten Recherche eine vorrangige Bedeutung zu. Bewertet man die Nützlichkeit gängiger Textretrievalsysteme aus dem Blickwinkel der medizinischen Fachsprache, dann mangelt es ihnen an morphologischer Funktionalität (Flexion, Derivation und Komposition), lexikalisch-semantischer Funktionalität und der Fähigkeit zu einer sprachübergreifenden Analyse großer Dokumentenbestände. In der vorliegenden Promotionsschrift werden die theoretischen Grundlagen des MorphoSaurus-Systems (ein Akronym für Morphem-Thesaurus) behandelt. Dessen methodischer Kern stellt ein um Morpheme der medizinischen Fach- und Laiensprache gruppierter Thesaurus dar, dessen Einträge mittels semantischer Relationen sprachübergreifend verknüpft sind. Darauf aufbauend wird ein Verfahren vorgestellt, welches (komplexe) Wörter in Morpheme segmentiert, die durch sprachunabhängige, konzeptklassenartige Symbole ersetzt werden. Die resultierende Repräsentation ist die Basis für das sprachübergreifende, morphemorientierte Textretrieval. Neben der Kerntechnologie wird eine Methode zur automatischen Akquise von Lexikoneinträgen vorgestellt, wodurch bestehende Morphemlexika um weitere Sprachen ergänzt werden. Die Berücksichtigung sprachübergreifender Phänomene führt im Anschluss zu einem neuartigen Verfahren zur Auflösung von semantischen Ambiguitäten. Die Leistungsfähigkeit des morphemorientierten Textretrievals wird im Rahmen umfangreicher, standardisierter Evaluationen empirisch getestet und gängigen Herangehensweisen gegenübergestellt

Automated Adaptation Between Kiranti Languages

McCloy, Daniel, M.A., December 2006 Linguistics Automated Adaptation Between Kiranti Languages Chairperson: Dr. Anthony Mattina Minority language communities that are seeking to develop their language may be hampered by a lack of vernacular materials. Large volumes of such materials may be available in a related language. Automated adaptation holds potential to enable these large volumes of materials to be efficiently translated into the resource-scarce language. I describe a project to assess the feasibility of automatically adapting text between Limbu and Yamphu, two languages in Nepal’s Kiranti grouping. The approaches taken—essentially a transfer-based system partially hybridized with a Kiranti-specific interlingua—are placed in the context of machine translation efforts world-wide. A key principle embodied in this strategy is that adaptation can transcend the structural obstacles by taking advantage of functional commonalities. That is, what matters most for successful adaptation is that the languages “care about the same kinds of things.” I examine various typological phenomena of these languages to assess this degree of functional commonality. I look at the types of features marked on the finite verb, case-marking systems, the encoding of vertical deixis, object-incorporated verbs, and nominalization issues. As this Kiranti adaptation goal involves adaptation into multiple target languages, I also present a disambiguation strategy that ensures that the manual disambiguation performed for one target language is fed back into the system, such that the same disambiguation will not need to be performed again for other target languages

Sentence Processing in a Second Language: Ambiguity Resolution in German Learners of English

The dissertation argues against fundamental differences between first and second language processing with regard to access to deep syntactic structures and phrase structure heuristics. This claim is supported by empirical data from off-line and on-line syntactic ambiguity resolution in non-immersed German learners of English. Although non-proficient learners’ processing deviates from native speakers because of L1 interference as well as less automatic processing and difficulties to recover from misanalyses resulting from processing capacity limitations, these effects were found to attenuate gradually with increasing second language proficiency. Moreover, it depends on the demands of the specific tasks and materials whether the learners’ limited processing resources actually lead to non-native like performance. In structures involving complex syntactic movement via an intermediate gap, the learners showed native-like intermediate gap and filler integration effects. Hence they have access to deep syntactic structures during on-line sentence processing. Moreover, participants did not show a general preference for ambiguous over disambiguated structures, which indicates that they have access to native-like syntactic processing principles. Taken together, the findings show that it is possible even for non-immersed learners to develop native-like syntactic processing in their second language