Einführung Dialogsysteme

Language Technology - Dialogsysteme - WS 2007

Einführung Dialogsysteme

Pit Pletz


Übersicht

• Was ist ein Dialogsystem?

• Verschiedene Dialogsysteme

• Komponenten eines Dialogsystems


Was ist ein Dialogsystem?

• System zur Kommunikation zwischen Mensch und Computer mittels natürlicher (gesprochener) Sprache

– Verschiedene Komplexitätsstufen:

• gesprochene Einzelwortbefehle

• bis hin zu „natürlichen“ Dialogen


Beispiel HAL 9000

• Der Computer HAL 9000 aus dem Film „2001 Odyssee im Weltraum“

Foto: http://www.filmfaq.de/images/FilmFAQ/image.jpg


Verschiedene Stufen von Dialogsystemen

• Gerätebedienung

– Auto-Bedienungselemente, Hausgeräte, …

• Informationsbeschaffung

– Auskunfts- und Hilfsysteme (Zugverbindungen, Nachrichten aus Web,

Staumeldungen, Börsendaten, Wetter, Notdienste,…)

• Beschaffung von Dienstleistungen

– Bestellung, Reservierung, Buchung, Weitervermittlung

• Kombinierte Aufgaben

– Information und Bestellung in einem System

– Buchung zweier voneinander abhängiger Dinge wie Mietwagen/Motel


Verschiedene Stufen von Dialogsystemen

• Komplexe Aufgaben (akademische Systeme)

– Überprüfung und Reparatur elektronischer Schaltkreise (Circuit-Fix-It

System, Smith Hipp 94)

– Planungssysteme (Küchenplanung, Allen et al. 2001)


Beispiele unterschiedlicher Dialogsysteme

Kommerzielle Systeme:

• Philips: Automatische Zugauskunft (0241-604 020)

• Zugauskunft der Bahn (08001-507 090)

• Sympalog Kinoprogramm (09131-610 016)

• Sprachgesteuerte Bedienungselemente im Auto

• Online-Banking (NLU, Sparda-Bank Hamburg),

• Telefonauskunft und –Weitervermittlung

Akademische Systeme:

• Eliza (Weizenbaum 1966): Computer als Psychotherapeut („Männer sind alle gleich“)


• Sundial (Speech UNderstanding in DIALogue, 91-93):

– Flug/Zugreservierung und Anfrage

– Kooperative Dialoge mit mehreren Nutzern über Telefon

• Fahrstuhlsteuerung (Pinkal, Informatik Univ. SB)

• Circuit-Fix-It Shop (Smith Hipp 94): Schaltkreisreparatur

• TRAINS (Allen 95): Routenplanung für Transportprobleme

Beispiele unterschiedlicher Dialogsysteme


Komponenten einesSprachdialogsystems

• Spracherkennung

• Sprachverstehen

• Dialogsteuerung

• Antwortgenerierung

• Sprachsynthese

Mc Tear, Michael F.:

„Spoken Dialogue Technology: Enabling the Conversational User Interface“, ACM Computing Surveys 34(1), 2002.


Komponenten einesSprachdialogsystems

Schnittstelle Eingabe

Spracherkennung

Sprachverstehen

Sprachsynthese

Spracherzeugung

Externe Information / Datenbank

Dialogmanager

Physische Ausgabe

Mc Tear, Michael F.:

„Spoken Dialogue Technology: Enabling the Conversational User Interface“, ACM Computing Surveys 34(1), 2002.


Dialogsteuerung

• Finite-State-basierte Dialogsysteme

• Frame-basierte Dialogsysteme

• Agenten-basierte Dialogsysteme


Finite-State-basierte Dialogsysteme

Ausgangspunkt

S: Wohin möchten Sie fahren?

Bremen BerlinHamburg DresdenKöln ...

...... ... ......Ziel?

S: Haben Sie „Bremen“ gesagt?

JaNein

Ziel = Bremen! ...

System: Wohin möchten Sie fahren?

User: Bremen.

System: Haben Sie „Berlin“ gesagt?

User: Nein.

System: Wohin wollen Sie fahren?

User: Bremen.

System: Haben Sie „Bremen“ gesagt?

User: Ja.

System: Wann...


Frame-basierte Dialogsysteme

Start

Ziel

Reisetag

Abfahrt

Ankunft

System: Was kann ich für Sie tun?

User: Ich möchte morgen nach Bremen fahren.

System: Von wo möchten Sie morgen, am 28. November, nach Bremen fahren?

User: Aus Hamburg.

System: Sie möchten morgen aus Hamburg nach Bremen fahren. Geben Sie nun bitte noch die gewünschte Abfahrts- oder Ankunftszeit an.

User: Ich möchte gerne gegen 19 Uhr ankommen.

System: Sie möchten morgen aus Hamburg nach Bremen fahren und gegen 19 Uhr in Bremen ankommen. Bitte bestätigen Sie mit „Ja“ oder sagen Sie „Korrektur“.

28.11.2007

?

Bremen

?

Hamburg

?

~ 19.00h

?


Agentenbasierte Dialogsysteme

• Dialog zwischen intelligenten Agenten, um ein Problem oder eine Aufgabe zu lösen

• Verwendung von Techniken aus der KI


Verschiedene Arten von Wissen

• Dialoggeschichte

• Weltwissen

• Anwendungsspezifisches Wissen

• Benutzerbild

• Dialog-Kompetenz


Arten DialogsteuerungFinite-State-basiert Frame-basiert Agenten-basiert

Eingabeeinzelne Wörter,

Phrasenähnlich natürlicher

Sprachevollkommen natürliche

Sprache

Bestätigung Explizit explizit und implizit„Grounding“: herstellen

gemeinsamer Basis

Dialog-Initiative System System, teils Benutzer Beliebig

Dialogmodell

Informationszustände implizit in Dialogzuständen repräsentiert. Kontrolle explizit durch Zustandsdiagramm repräsentiert

Explizite Repräsentation von Informationszuständen. Dialogkontrolle durch Kontroll-Algorithmus gesteuert

Modellierung von Intentionen, Zielen, Wissenszuständen des Systems. Dialogkontext und –geschichte

BenutzermodellEinfach (Erfahrung, Präferenzen des Benutzers)

Einfach (Erfahrung, Präferenzen des Benutzers)

Modellierung von Intentionen, Zielen, Wissenszuständen des Benutzers


Automatische Spracherkennung

• Digitalisierung

• Feature-Extraktion

• Klassifikation


Probleme bei der Spracherkennung

• Linguistische Faktoren

• Außerlinguistische Faktoren


Probleme beim SprachverstehenAllgemein

• Ambiguität natürlicher Sprache

• Schwierigkeiten satzübergreifender Analysen (Anaphern etc.)

„Und der nächste?“

• Abdeckungsprobleme formaler Grammatiken bei freiem Input

Dialogsysteme

• Falsch erkannte Wörter der Spracherkennung

• Vielzahl spezieller Phänomene bei echter gesprochener Sprache

• Pausen, Zögern, Stottern, Neuanfang, Korrektur

• Ungrammatikalische Eingaben

„Ich möchte am Mo Dienstag äh nein halt - Mittwoch fahren“

Robustheit und Effizienz als Hauptziele


Anworterzeugung• Standardszenario: gewünschte Information aus

Hintergrunddatenbank erhalten.

– Welche Informationen sollten ausgegeben werden?

– Wie soll Information strukturiert werden?

– Explizite Wahl der Wörter und der syntaktischen Struktur. Hierbei ist Form der Frage - ggfs. Auch Benutzerbild - zu berücksichtigen.

• Einfachste Form: relevante Daten werden in vorgefertigte Satzschemata mit Slots eingesetzt.


Probleme bei der Antworterzeugung

• Satzübergreifende Antworten

• Einbeziehen von Benutzermerkmalen

• Spezielle Strategien in Abhängigkeit von der Größe der Antwortmengen


Sprachsynthese

• Einfach:

- Vorweg aufgenommene Sprachstücke können verwendet werden. Slots werden ggfs. aufgefüllt

• Komplex:

- „Text-to-speech“ (TTS) Synthese


Probleme bei der Sprachsynthese

• Probleme der Analyse

• Probleme der Sprach-Erzeugung


Abschluss

It‘s hard to wreck a nice beach...

It‘s hard to recognize speech!


Interessante Links:

Eliza

• http://www-ai.ijs.si/eliza-cgi-bin/eliza_script

CSLU Toolkit with RAD

• https://www.cslu.ogi.edu/toolkit/


Literatur

• McTear, Michael F.: „Spoken Dialogue Technology: Enabling the Conversational User Interface“, ACM Computing Surveys 34(1), 2002.

• Jurafsky & Martin: Dialogue and Conversational Agents, in An introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, Chapter 19, 2005.

• Schwitter, Rolf: Spoken Language Dialog Systems. Macquarie University, 2004.

• Carstensen, Kai-Uwe: Dialogsysteme - Natürlichsprachliche Systeme I. Uni Freiburg, 2005.


Vielen Dank!

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