The thesis deals with automatic interpretation of naturally spoken utterances for limited-domain applications. Specifically, the problem is examined by means of a dialogue system for an airport information application. In contrast to traditional two-stage systems, speech recognition and semantic processing are tightly coupled. This avoids interpretation errors due to early decisions. The presented one-stage decoding approach utilizes a uniform, stochastic knowledge representation based on weighted transition network hierarchies, which describe phonemes, words, word classes and semantic concepts. A robust semantic model, which is estimated by combination of data-driven and rule-based approaches, is part of this representation. The investigation of this hierarchical language model is the focus of this work. Furthermore, methods for modeling out-of-vocabulary words and for evaluating semantic trees are introduced.     «

The thesis deals with automatic interpretation of naturally spoken utterances for limited-domain applications. Specifically, the problem is examined by means of a dialogue system for an airport information application. In contrast to traditional two-stage systems, speech recognition and semantic processing are tightly coupled. This avoids interpretation errors due to early decisions. The presented one-stage decoding approach utilizes a uniform, stochastic knowledge representation based on weight...     »

Die Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Interpretation natürlicher, gesprochener Äußerungen in eng umgrenzten Anwendungsdomänen. Konkret wird das Problem anhand eines Dialogsystems für eine Flughafenauskunft untersucht. Im Gegensatz zu heutigen, zweistufigen Systemen wird hierbei eine enge Kopplung von Spracherkennung und semantischer Verarbeitung vorgenommen, was Interpretationsfehler durch frühe Entscheidungen vermeidet. Der vorgestellte einstufige Dekodierungsansatz basiert auf einer einheitlichen, stochastischen Wissensdarstellung in Form von Hierarchien gewichteter Übergangsnetzwerke, die Phoneme, Wörter, Wortklassen und semantische Konzepte repräsentieren. Teil dieser Darstellung ist ein robustes semantisches Modell, welches durch Kombination datengetriebener und regelbasierter Verfahren geschätzt wird. Die Untersuchung dieses hierarchischen Sprachmodells ist Schwerpunkt der Arbeit. Daneben werden Methoden zur Modellierung unbekannter Wörter und zur Evaluierung semantischer Bäume vorgestellt.     «

Die Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Interpretation natürlicher, gesprochener Äußerungen in eng umgrenzten Anwendungsdomänen. Konkret wird das Problem anhand eines Dialogsystems für eine Flughafenauskunft untersucht. Im Gegensatz zu heutigen, zweistufigen Systemen wird hierbei eine enge Kopplung von Spracherkennung und semantischer Verarbeitung vorgenommen, was Interpretationsfehler durch frühe Entscheidungen vermeidet. Der vorgestellte einstufige Dekodierungsansatz basiert auf eine...     »