In dieser Arbeit werden die Verarbeitungsstufen des natürlichsprachlichen Mensch-Maschine-Dialogs am Beispiel eines automatischen Flugauskunftssystems einheitlich mit Graphischen Modellen (GM) modelliert. Die Erkennung von bedeutungstragenden Wortphrasen aus dem Spracherkenner wird mit einem zweistufigen Modell realisiert, welches stochastische und regelbasierte Verfahren kombiniert. Um aus diesen Wortphrasen Strategien für einen natürlichen Dialogablauf zu entwickeln, wird ein diskretes Hidden-Markov-Modell verwendet. Mit der Berechnung der Dialogstrategie zur Laufzeit kann sich das System schnell auf veränderte Situationen einstellen und bleibt flexibel einsetzbar. Die entwickelten GM werden theoretisch analysiert, Trainingsalgorithmen werden abgeleitet und Experimente für die jeweilige Verarbeitungsstufe durchgeführt. Abschließend wird eine Realisierungsmöglichkeit mithilfe von Agenten und deren Erweiterbarkeit aufgezeigt.      «

In dieser Arbeit werden die Verarbeitungsstufen des natürlichsprachlichen Mensch-Maschine-Dialogs am Beispiel eines automatischen Flugauskunftssystems einheitlich mit Graphischen Modellen (GM) modelliert. Die Erkennung von bedeutungstragenden Wortphrasen aus dem Spracherkenner wird mit einem zweistufigen Modell realisiert, welches stochastische und regelbasierte Verfahren kombiniert. Um aus diesen Wortphrasen Strategien für einen natürlichen Dialogablauf zu entwickeln, wird ein diskretes Hidden-...     »

In this thesis, procedures of natural spoken human-machine dialog are consistently modeled with graphical models using the example of automatic flight information systems. The recognition of semantic phrases of words from the speech recognizer is realized by a two-stage graphical model, which combines stochastic and rule-based methods. To develop strategies for a natural dialog flow from these word phrases, a discrete hidden Markov model is used. The system can adjust fast to modified situations and remains flexibly deployable due to the evaluation of the dialog strategy in run time. The developed graphical models are analyzed theoretically, training algorithms are derived and experiments for each procedure are carried out. Finally, possibilities for realizations based on software agents and their expandability are pointed out.      «

In this thesis, procedures of natural spoken human-machine dialog are consistently modeled with graphical models using the example of automatic flight information systems. The recognition of semantic phrases of words from the speech recognizer is realized by a two-stage graphical model, which combines stochastic and rule-based methods. To develop strategies for a natural dialog flow from these word phrases, a discrete hidden Markov model is used. The system can adjust fast to modified situations...     »