Generische Interaktionsmuster für aufgabenorientierte Dialogsysteme [online]
Creators: name: Denecke, Matthias
Publisher: name: Karlsruhe
Year: 2003

description: Zusammenfassung

Der Entwurf, die Implementierung und das Testen von
natürlichsprachlichen Dialogsystemen ist eine zeitintensive
Aufgabe. Erste Implementierungen von Dialogsystemen im Rahmen
dieser Arbeit führten zu der Beobachtung, daß die Parameter,
welche ein Dialogsystem definieren, grob in zwei Klassen
unterteilt werden können. Die erste Klasse definiert
aufgabenabhängiges Wissen, während die zweite Klasse
interaktionsspezifisches Wissen definiert. Beide Klassen lassen
sich weiter unterteilen. Die erste Klasse besteht aus folgenden
Wissenquellen: (i) einer Ontologie, welche die Konzepte
definiert, die das Dialogsystem 'versteht', (ii)
Dialogzielbeschreibungen, welche die Aufgaben beschreiben, die
das Dialogsystem ausführen kann, (iii)
Satzanalyse­Grammatiken, welche die Spracherkennerausgabe
mithilfe struktureller Beschreibungen in eine semantische
Repräsentation in einer typisierten Merkmalslogik umwandeln,
(iv) Datenbankbeschreibungen, welche die Referenz von
Nominalphrasen auflösen, und (v) Generierungsgrammatiken, welche
Konzepte der typisierten Merkmalslogik zurück in
natürlichsprachliche Ausdrücke umformt. Die aufgabenabhängigen
Wissensquellen, zusammen mit auf ihnen operierenden Algorithmen,
bilden die erste Schicht einer dreischichtigen
Dialogsystemarchitektur. Die in dieser Schicht realisierten
Dienste werden Basis­-Dialogdienste genannt.

Die zweite Schicht des Dialogsystems besteht aus den
interaktionsspezifischen Wissensquellen. Hier wird die Art und
Weise der Interaktion zwischen System und Benutzer
implementiert. Die zweite Schicht setzt sich aus einem Katalog
von Interaktionsmustern zusammen. Ein Interaktionsmuster
beschreibt, wie Information im Diskurs angepaßt wird, legt aber
nicht fest, wie diese Information vom Benutzer übermittelt wird.
Zum Beispiel kann eine Menge von Optionen dem Benutzer durch nur
eine Frage präsentiert werden Wünschen Sie a,b,c oder d? oder
durch eine Reihe von Fragen der Art Wünschen Sie a? Bitte sagen
Sie ja oder nein. Beide Strategien habe Vor­ und Nachteile
und können Defizite anderer Komponenten, z.Bsp. des
Spracherkenners, teilweise ausgleichen. Das diese Strategien
implementierende Interaktionsmuster ist jedoch das gleiche,
nämlich das Frage­Interaktionsmuster. Neben dem
Frage-Interaktionsmuster, welches die Spezifizität der
Information im Diskurs erhöht, gibt es das
Korrektur-­Interaktionsmuster, welches Information aus dem
Diskurs entfernt, das Anpassungs-­Interaktionsmuster, welches
Informationen aus dem Diskurs ersetzt und das
Zustands-­Interaktionsmuster, welches die Information im Diskurs
unverändert läßt, aber für die Meta-­Dialogsteuerung zuständig ist.
Ausgewählt werden die Interaktionsmuster von der dritten
Schicht, der Dialog-Steuerungs-­Schicht.
Die in dieser Arbeit untersuchte Fragestellung ist, wie die
Entwurfszeit eines Dialogsystems durch die Einführung einer auf
generellen Prinzipien basierenden modularen Architektur verkürzt
werden kann. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung
und experimentelle Verifizierung eines Systems von
Interaktionsdiensten, welche Benutzeraktionen mit dem
natürlichsprachlichen System zielsprach­ und aufgabenunabhängig
beschreiben und implementieren. Da Interaktionsdienste und
Dialogstrategien durch die Basis-­Dialogdienste formuliert
werden können, ist die Unabhängigkeit von Zielsprache und
Anwendungsdomäne gegeben. Deswegen kann eine Implementierung des
Interaktionsdienstsystems als Ausgangspunkt für ein
natürlichsprachliches Dialogsystem dienen.
Zusätzlich können die aufgabenabhängigen Wissensquellen durch
die Verwendung von Techniken, wie sie aus objektorientierten
Programmiersprachen bekannt sind, modularisiert werden. Dadurch
kann eine weitere Verkürzung der Entwicklungszeit erzielt
werden. Es konnte experimentell nachgewiesen werden, daß in
sieben Fällen mit Testpersonen, die mit der Systemarchitektur
nicht vertraut waren, prototypische Systeme in sehr kurzer Zeit
(etwa acht bis zwölf Stunden) entwickeln konnten. Diese Systeme
können dann zur Datensammlung eingesetzt werden. Die Abdeckung
des Dialogsystems kann dann durch iterative Verfeinerung der
beteiligten Wissensquellen verbessert werden.