Verzeichnis von Softwarekomponenten für natürlichsprachliche Systeme : Ergebnisse einer Umfrage im Rahmen der VERBMOBIL-Vorbereitung

Das DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) wurde vom BMFT (Bundesministerium für Forschung und Technologie) mit der Durchführung einer Umfrage zu existierenden Software-Komponenten im Bereich Verarbeitung natürlicher Sprache beauftragt (413 - 4001 - 01 IV 201). Das Ziel der Umfrage war die Erstellung einer Übersicht von in Deutschland verfügbaren Software-Komponenten, die im Bereich der natürlichsprachlichen Systeme für das Projekt VERBMOBIL relevant sein könnten. Das Ergebnis dieser Umfrage liegt nun vor. Zur Durchführung der Umfrage wurde ein Fragebogen erstellt, der im März 1992 über die News-Gruppe mod-ki verbreitet und außerdem an ca. 400 Adressen geschickt wurde (Mitglieder der Gesellschaft für Informatik e. V. FA 1.3 1 "Natürliche Sprache", Mitglieder der DGfS, Sektion Computerlinguistik). Das Verzeichnis ist auf in Deutschland entwickelte Software beschränkt und enthält akademische, kommerzielle und geschützte Software, wobei jeweils angegeben ist, unter welchen Bedingungen die Komponenten erhältlich sind

Verzeichnis von Softwarekomponenten für natürlichsprachliche Systeme : Ergebnisse einer Umfrage im Rahmen der VERBMOBIL-Vorbereitung

Das DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) wurde vom BMFT (Bundesministerium für Forschung und Technologie) mit der Durchführung einer Umfrage zu existierenden Software-Komponenten im Bereich Verarbeitung natürlicher Sprache beauftragt (413 - 4001 - 01 IV 201). Das Ziel der Umfrage war die Erstellung einer Übersicht von in Deutschland verfügbaren Software-Komponenten, die im Bereich der natürlichsprachlichen Systeme für das Projekt VERBMOBIL relevant sein könnten. Das Ergebnis dieser Umfrage liegt nun vor. Zur Durchführung der Umfrage wurde ein Fragebogen erstellt, der im März 1992 über die News-Gruppe mod-ki verbreitet und außerdem an ca. 400 Adressen geschickt wurde (Mitglieder der Gesellschaft für Informatik e. V. FA 1.3 1 "Natürliche Sprache", Mitglieder der DGfS, Sektion Computerlinguistik). Das Verzeichnis ist auf in Deutschland entwickelte Software beschränkt und enthält akademische, kommerzielle und geschützte Software, wobei jeweils angegeben ist, unter welchen Bedingungen die Komponenten erhältlich sind

Resource-aware plan recognition in instrumented environments

This thesis addresses the problem of plan recognition in instrumented environments, which is to infer an agent';s plans by observing its behavior. In instrumented environments such observations are made by physical sensors. This introduces specific challenges, of which the following two are considered in this thesis: - Physical sensors often observe state information instead of actions. As classical plan recognition approaches usually can only deal with action observations, this requires a cumbersome and error-prone inference of executed actions from observed states. - Due to limited physical resources of the environment it is often not possible to run all sensors at the same time, thus sensor selection techniques have to be applied. Current plan recognition approaches are not able to support the environment in selecting relevant subsets of sensors. This thesis proposes a two-stage approach to solve the problems described above. Firstly, a DBN-based plan recognition approach is presented which allows for the explicit representation and consideration of state knowledge. Secondly, a POMDP-based utility model for observation sources is presented which can be used with generic utility-based sensor selection algorithms. Further contributions include the presentation of a software toolkit that realizes plan recognition and sensor selection in instrumented environments, and an empirical evaluation of the validity and performance of the proposed models.Diese Arbeit behandelt das Problem der Planerkennung in instrumentierten Umgebungen. Ziel ist dabei das Erschließen der Pläne des Nutzers anhand der Beobachtung seiner Handlungen. In instrumentierten Umgebungen erfolgt diese Beobachtung über physische Sensoren. Dies wirft spezifische Probleme auf, von denen zwei in dieser Arbeit näher betrachtet werden: - Physische Sensoren beobachten in der Regel Zustände anstelle direkter Nutzeraktionen. Klassische Planerkennungsverfahren basieren jedoch auf der Beobachtung von Aktionen, was bisher eine aufwendige und fehlerträchtige Ableitung von Aktionen aus Zustandsbeobachtungen notwendig macht. - Aufgrund beschränkter Resourcen der Umgebung ist es oft nicht möglich alle Sensoren gleichzeitig zu aktivieren. Aktuelle Planerkennungsverfahren bieten keine Möglichkeit, die Umgebung bei der Auswahl einer relevanten Teilmenge von Sensoren zu unterstützen. Diese Arbeit beschreibt einen zweistufigen Ansatz zur Lösung der genannten Probleme. Zunächst wird ein DBN-basiertes Planerkennungsverfahren vorgestellt, das Zustandswissen explizit repräsentiert und in Schlussfolgerungen berücksichtigt. Dieses Verfahren bildet die Basis für ein POMDP-basiertes Nutzenmodell für Beobachtungsquellen, das für den Zweck der Sensorauswahl genutzt werden kann. Des Weiteren wird ein Toolkit zur Realisierung von Planerkennungs- und Sensorauswahlfunktionen vorgestellt sowie die Gültigkeit und Performanz der vorgestellten Modelle in einer empirischen Studie evaluiert

Benutzermodellierung für benutzerspezifische Plangenerierung und -präsentation

Der Rat eines Hilfesystems kann nur sinnvoll sein, wenn der Ratsuchende diesen auch ausführen und so seine Ziele erreichen kann. Die individuellen Möglichkeiten zu handeln können für verschiedene Benutzer eines solchen Systems unterschiedlich sein und damit über den Wert eines Ratschlags entscheiden. Dennoch berücksichtigen bisherige Hilfesysteme dies bei der Erzeugung eines Rates nicht. Dieses Buch stellt ein Konzept vor, wie die Handlungsmöglichkeiten eines Benutzers bei der Erzeugung und der Präsentation eines Rates berücksichtigt werden können. Es wird ein Modell der Handlungsmöglichkeiten und Kenntnisse eines Benutzers entwickelt, das in den Rahmen logikbasierter Benutzermodellierung eingebettet ist. Beide Teile des Modells werden in gleicher Weise repräsentiert, aber dennoch strikt voneinander abgegrenzt. Ein Beispiel mit verschiedenen (gedachten) Benutzern zeigt sowohl das Zusammenspiel der Komponenten bei der Erzeugung und Präsentation eines angepaßten Rates als auch eine Möglichkeit, wie ein solches Benutzermodell mit Inhalt gefüllt werden kann. Eine Übersicht der Terminologie, Repräsentation und Verwendung der Begriffe 'Handeln' und 'Planen' mit ihrem Umfeld in benachbarten Forschungsbereichen sowie eine Skizzierung von Anwendungsmöglichkeiten in der Planerkennung, in allgemeinen Dialogsystemen und zur Fehlerdiagnose runden die Arbeit ab

The Use of Explicit User Models in Text Generation: Tailoring to a User's Level of Expertise

A question answering program that provides access to a large amount of data will be most useful if it can tailor its answers to each individual user. In particular, a user's level of knowledge about the domain of discourse is an important factor in this tailoring if the answer provided is to be both informative and understandable to the user. In this research, we address the issue of how the user's domain knowledge, or the level of expertise, might affect an answer. By studying texts we found that the user's level of domain knowledge affected the kind of information provided and not just the amount of information, as was previously assumed. Depending on the user's assumed domain knowledge. a description of a complex physical objects can be either parts-oriented or process-oriented. Thus the user's level of expertise in a domain can guide a system in choosing the appropriate facts from the knowledge base to include in an answer. We propose two distinct descriptive strategies that can be used to generate texts aimed at naive and expert users. Users are not necessarily truly expert or fully naive however, but can be anywhere along a knowledge spectrum whose extremes are naive and expert. In this work, we show how our generation system, TAILOR, can use information about a user's level of expertise to combine several discourse strategies in a single text, choosing the most appropriate at each point in the generation process, in order to generate texts for users anywhere along the knowledge spectrum. TAILOR's ability to combine discourse strategies based on a user model allows for the generation of a wider variety of texts and the most appropriate one for the user