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TU Berlin

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OKS - Optimierung konversationeller Sprachschnittellen

Dieses Projekt wird durch das BMBF im Rahmen des Programms Start-MTI gefördert.

Motivation

Lupe

Sprachgesteuerte intelligente Assistenten erobern derzeit den beruflichen und privaten Alltag. Während bei der automatische Spracherkennung bereits beeindruckende Leistungen gezeigt werden, bleiben die Gesprächsfähigkeiten allerdings hinter den Erwartungen zurück. Selbst recht einfache Konversationen lassen sich mit aktuellen Assistenten nicht durchführen, unter anderem auch, weil die manuelle Erstellung solcher, auf Gesprächen basierenden, Sprachschnittstellen sehr aufwändig ist.

Ziele und Vorgehen

Ziel des Vorhabens ist die Bereitstellung eines effizienten Arbeitsprozesses für die Entwicklung von Sprachdialogsystemen. In zentralen Phasen der Entwicklung wird mit maschinellem Lernen aus Wissensdatenbanken halb-automatisch ein Dialogsystem für berufliche und private Anwendungen erstellt. Die verwendete Repräsentation des Systems erlaubt eine kontinuierliche Verbesserung des Gesprächsverhaltens selbst nach dessen Inbetriebnahme. So kann das System noch von jedem Gespräch lernen. Solche intelligenten Assistenten können als eine einfache Schnittstelle zu komplexen Informationen im Betrieb konzipiert werden oder für die Entwicklung neuer Kundendienste genutzt werden. Zielgruppe sind hierbei KMUs, die in aller Regel nicht über spezialisierte technische Kompetenten oder Ressourcen verfügen, sich aber auch nicht von wenigen internationalen Großkonzernen abhängig machen wollen.

Innovationen und Perspektiven

Sprachschnittstellen und intelligente Assistenten können für viele Anwendungsfälle den Zugang zu Diensten und Daten erleichtern. Als nächste bedeutende technologische Entwicklung werden natürlichere Gespräche möglich werden, in denen wir Nutzer unsere lebenslange kommunikative Erfahrung besser einbringen können. OKS soll die Verbesserung der Gesprächsfähigkeit vorantreiben und eine einfachere, schnellere Erstellung ermöglichen. Dies würde auch KMUs erlauben, diesen Schritt zu konversationellen Systemen mitzugestalten.

Eckdaten

Zeitraum:
12/2018 - 8/2020
Projektmitarbeiter:
Stefan Hillmann, Tilo Himmelsbach, Benjamin Weiss

Gefördert durch:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), Förderkennzeichen: 16SV8151
Veröffentlichungen:
S. Hillmann, K.-P. Engelbrecht, und B. Weiss, „Semi-automatische Generierung und Reinforcement Learning basiertes Training eines Dialogmanagers“, in Studientexte zur Sprachkommunikation: Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2019, Dresden, Germany, 2019, S. 31–41. (PDF)
S. Mohtaj, T. Himmelsbach, V. Woloszyn, und S. Möller, „Using External Knowledge Bases and Coreference Resolution for Detecting Check-Worthy Statements“, in Working Notes of CLEF 2019 - Conference and Labs of the Evaluation Forum, Lugano, Switzerland, 2019, S. 1–4. (PDF)

Zusatzinformationen / Extras

Quick Access:

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