Nicolas: Computerlinguistik moved to C14h:Computerlinguistik: Einheitlichere Seitenbenennung

2009-03-30T14:40:23Z

Computerlinguistik moved to C14h:Computerlinguistik: Einheitlichere Seitenbenennung

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2009-03-22T11:09:49Z

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Folgende Unterlagen wurden mir freundlicherweise vom [http://www.cl.uni-heidelberg.de/ Seminar für Comptuerlinguistik der Universität Heidelberg] zur Verfügung gestellt.

== Vortragsfolien ==

[[Image:computerlinguistik.pdf]]

== Material von der Nacht der Wissenschaften 2008 ==

Grundidee:
Umfassendere Anwendungen der CL. Frage: Was macht CL? Was steckt hinter den Anwendungen?

Einstieg:
Wo hat man im Alltag mit CL zu tun? Antwort: Suchmaschinen im Internet.

=== Googlesuche ===
'''Einstellungen:''' Google-Preferences auf Deutsch stellen und Anzeige von Seiten in allen Sprachen

Einfaches Beispiel: Stringmatch 
'''Einfache Anfrage:''' "Heidelberg" 
'''Ausgabe:''' zu erwarten sind Wikipedia, Hotels und tatsächlich auch eine Seite zur Uni Heidelberg

ein Beispiel, das schlechter zu finden ist: 
'''Anfrage:''' "Wer gründete die Universität Heidelberg?" 
'''Ausgabe:''' Vorsicht, der dritte Treffer liefert die korrekte Information. Relevant für die Demo ist der erste (falsche!) Treffer, bei dem die Uni HD nicht Objekt sondern Subjekt ist. Um solche Falschanalysen zu vermeiden, braucht man linguistisches Wissen. Woher kommt dieses linguistische Wissen? Z.B. von einem Parser.

=== Parser ===
[http://decentius.aksis.uib.no/logon/xle.xml XLEWebInterface] (ParGram LFG-Parser Online Demo) 
'''Einstellungen:''' Grammar => German, Supress Check aktivieren. 
'''Einfache Anfrage:''' "Wer gründete die Universität Heidelberg?"
* c-Struktur: grammatische Konstituenten, Hierarchie im Satz
* f-Struktur: korrespondierende funktionale Struktur (Maus auf C-Strukturknoten löst Hervorhebung der F-Struktur aus), Subjekt, Objekt, "Heidelberg" als Location 
'''Fazit:''' Analyse der Funktionen würde bei der Websuche helfen, Webseiten mit falschen Lesarten herauszufiltern

'''Komplexe Anfrage''': "Die Universität Heidelberg lädt alle interessierten Besucher herzlich ein, das Forschungsspektrum der Universität kennenzulernen und einen Blick hinter die Kulissen zu werfen."
* c-Struktur: getrenntes Partikelverb "einladen" korrekt erkannt, Adjektive, Koordination
* f-Struktur: "alle Besucher" wird als Objekt von einladen und als Subjekt von jeweils "kennenlernen" und "werfen" korrekt analysiert (Kontrolle, Unifikation), ebenso wird as Adjunkt "interessierte" immer korrekt zugewiesen

'''Einstellungen:''' Grammatik auf Englisch umstellen 
'''Englische Mehrsatz-Anfrage''': "The Ruprecht Karl University of Heidelberg is the oldest German university. More than 600 years of innovation and independence have made the University of Heidelberg one of Europe's leading universities." 
* c-Struktur: multi-rooted tree, Achtung: Fehlanalyse bei "one of HD's..."
* auf die Anzahl der Lesarten verweisen

=== Füllmaterial ===
* [http://lfg-demo.computing.dcu.ie/lfgparser.html Dublin Demo: Robuste LFG-Grammatiken] (nur Englisch)
* Ebenfalls nur bei besonderem Interesse: [http://nats-www.informatik.uni-hamburg.de/view/CDG/ParserDemo Dependenzparser]

=== Wie funktioniert so ein Parser? ===
==== Parserstrategien ====
# [http://www.nltk.org/ NLTK] installieren
# python
# (in der Python-shell:) import nltk
# nltk.draw.rdparser.demo() => (Recursive decendent parser)

=== Wie kann man die semantische Information analysieren/ sichtbar machen? ===
'''Antwort:''' Durch einen "Semantischen Parser": [http://l2r.cs.uiuc.edu/~cogcomp/srl-demo.php Semantic Role Labeling Demo] 
'''Eingaben:''' 
* "John bought a new car from a foreign dealer." 
* "He gave it to his daughter." 
* "The daughter received the car from her father."

=== Wie sieht die Wissensmodellierung aus, die der semantischen Analyse zu Grunde liegt? ===
'''Antwort:''' [http://framenet.icsi.berkeley.edu/FrameGrapher/ Frame-Grapher: FrameNet-Bedeutungsnetze] 
'''Einstellungen:''' 3 
Klick auf Pfeilanfang zu commerce-sell => Rollenmapping zeigen

=== Wissen über Worte und Wortgruppen ===
==== Wordnetze und Kookkurenzen ====
[http://wortschatz.uni-leipzig.de/ WortschatzLeipzig]: Lesarten (word senses); wie Wörter miteinander auftreten bzw. wie man die Wörter verwendet

'''Vorgehen:''' Einzelwort eingeben, dann auf den Wortgraphen am Ende der Seite ziehen, dort können ggf. unterschiedliche Lesarten abgelesen werden; durch Klick auf ein anderes Wort im Graphen kommt man zu dessen Wortgraphen 
'''Eingaben:''' 
* "Operation" => 2 Word Senses, auch Kollokation "sich einer Operation unterziehen" vs. "undergo an operation" (und nicht ''undertake an operation'')
* "operieren": medizinische Maßnahme versus agieren / Manöver
* "Student"
* "Heidelberg": eine Lesart: SAP/Hopp
* "Freiheit", "Frieden", "Menschenrechte"

=== Wortähnlichkeiten / Korrekturvorschläge ===
Nachdem viel über einzelne Wörter gesagt wurde, was ist wenn man sich beim Eintippen eines solchen Wortes vertippt? Wie kommt z.B. Google darauf, alternative Wörter anzubieten? Wie arbeitet ein Korrekturprogramm in einem Texteditor?
==== Ähnliche Wörter ("Meinten Sie..."?) ====
'''Beispiele:''' [http://www.yourdictionary.com/library/misspelled.html frequent misspellings] , [http://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Liste_von_Tippfehlern häufige Tippfehler (alphabetisch)]
==== Ein einfacher Algorithmus: [http://wgdecker.dyndns.org/cgi-bin/MaschinelleSS07.pl Minimum Edit Distance] ====
Die Demo wurde von Studierenden im Rahmen einer Einführung in die CL programmiert. 
'''Idee:''' Man nimmt an, dass beim Vertippen nur minimale Abweichungen entstehen; jeder Editierschritt kostet; die Wörter, die mit den wenigsten Editierkosten erreicht werden, sind potenzielle Zielwörter. 
'''Eingabe:''' "Frima" und "Prima", bzw. "Frima" und "Firma" => jeweils MED = 2 
'''Analyse:''' Kostenverteilung: Substitution mit sich selbst = 0, Substitution mit anderem Buchstaben = 2 "Deins", Löschen und Einfügen jeweils = 1 
evt. zusätzlicher Vergleich von "Frima" mit "Deins" => MED = 8 
'''Analyse:''' In "Frima" und "Deins" sind außer "i" alle Buchstaben auf der Tastatur nur um eine Taste nach rechts oder links verschoben; ein intelligenteres Programm, würde diese Abweichung evt. weniger stark bestrafen, da es typische Fehler sind.
==== [http://www.ifi.unizh.ch/CL/volk/mschuessler/corrector.html Corrector] ====
Von Studierenden aus Zürich 
'''Eingabe:''' "Frima"

=== Umfassendere Anwendung: QA ===
==== [http://answerbus.com answerbus] ====
'''Eingabe:''' " Whi acquired IBM?" 
'''Ausgabe:''' Zumindest zum Teil richtig: Artikel mit ''Lenovo'' und ''CSG''

=== die nächste Generation der Websuche / QA ===
==== "Next Generation": [http://www.spiegel.de/wirtschaft/0,1518,471577,00.html PowerSet] ====
Die Suchmaschine verwendet die am Anfang vorgeführte LFG-Grammatik, Heidelberger Professorin am Netzwerk der LFG-Grammatik beteiligt

=== Chatterbot ===
Ein interaktives Tool, das einen Psychotherapeuten nach Carl Rogers imitiert (personenzentrierte Therapie); 1966 von Joseph Weizenbaum entworfen
==== [http://en.wikipedia.org/wiki/ELIZA Info zu ELIZA] (der erste Chatterbot): [http://bs.cyty.com/menschen/e-etzold/archiv/science/rat.htm Online-Version] ====
'''Einstellungen:''' "Ich probier's" anklicken

==== [http://www.cognitivecode.com/SILVIA Silvia: Moderner Chatterbot] ====
Silvia: Moderner Chatterbot, von Cognitive Code 
Video: Silvia im Gespräch mit Steve Spring (Dauer: ??), CTO von [http://www.cognitivecode.com/Cognitive Code] (Link??, HZ) 
[http://www.technologyreview.com/Biztech/19403/?a=f Video] (grauer Kasten links "Mutlimedia") 
Das System erzählt über sich. Stichworte: AI, Turing Test, Dialog, Frage-Antwort, Turn-Taking, Spracherkennung und -synthese

=== Zugrundeliegende Methoden (u.a. beim Chatterbot) ===

==== Text-to-Speech ====
==== AT&T-Demo: [http://www.research.att.com/~ttsweb/tts/demo.php Demo] ====
* Verschiedene Sprachen
* Text eingeben, es wird eine Audodatei generiert; abspielen mit Mediaplayer o.Ä.
* Mit Zahlen, Satztypen, Abkürzungen experimentieren, männl./weibl. Stimme, US/Brit/Ind. English
'''Eingaben:'''
* Bonsoir. Je suis Alain. Vous êtes le 12ème visiteur. Connaissez-vous les entreprises IBM et SAP?
* Hallo, ich bin Klara. Ich bin eine synthetische Stimme. Ich möchte mich mit Ihnen unterhalten. Sie sind die 5. Besucherin der Nacht der Wissenschaften? Was erwarten Sie hier zu sehen?
* Vom nächsten Besucher verlangen wir 5 EUR Eintritt.
* The University of Heidelberg has recently been designated "University of Excellence".
* I just moved to Heidelberg. My previous address was New York City, NY.
* It is now exactly 11:40 pm.
* Es ist jetzt 11.40 Uhr.
* Diese Maus kostet 11.40 Euro.

==== Emotional Speech: Mary System, DFKI: [http://mary.dfki.de/online-demos/emospeak Emospeak] ====
Voreingestellte Sätze, die von verschiedenen Stimmen gesprochen werden können. 
Dabei kann die emotionale Färbung durch Verschieben des grünen Punktes entlang der 2 Dimensionen moduliert werden.

==== Patternmatching und Ersetzen/Übersetzer ====
===== [http://www.iwwersedser.de/ Deutsch-Hessisch] =====
'''Einstellungen:''' In Schritt 2 ''Nutzungsbedingungen'' anklicken
* Das Ding basiert auf einer einfachen Wortersetzung, wobei es keine 1:1 Übersetzung ist.
'''Eingabe:''' "Apfelwein darf nicht mehr Wein heißen" - hat etwas hessische Folklore und da geht es ganz gut. 
* "Anette hat ein Auto" ist auch ganz nett :) 
* "Anja parkt ihr Auto neben dem Lokal" <- funktioniert gut, weil "dem Kneib" gut hessisch sein könnte 

===== [http://www.fh-wedel.de/~si/zettelkasten/etc/schwob.html Schwobifier] =====

=== Unterhaltendes für Zwischendurch ===
* [http://beta.visl.sdu.dk/treebanks.html VISL] (visual interactive syntax learning; u.a. Quizzes basierend auf einer Kategorialgrammatik-Baumbank, verschiedene Sprachen) - [http://beta.visl.sdu.dk/visl/de/edutainment/games/wordfall.php Wordfall]

=== Weiteres Material ===
* [http://www.cl.uni-heidelberg.de/~laub/index.html Kölschifier]
* [http://uk.ask.com/ Ask Jeeves]
* [http://de.ask.com/ deutsche Version von AskJeeves]
** Beispiele
** "Wo liegt Heidelberg?" (interessante Ergebnisse - de.ask.com)
** "der breiteste Fluss Europoas"
** "Who acquired IBM?" aktiv-passiv Problem
** "When was Michael Collins born?" NE-Disambiguierung
* [http://www.sfs.uni-tuebingen.de/~lothar/nw/ Wortwarte] (Halbautomatisch gefundene neue Wörter)
* Xerox Demopage:
** language guesser: http://www.xrce.xerox.com/competencies/content-analysis/tools/guesser-ISO-8859-1.en.html
* morphologische Analyse und Disambiguierung für unterschiedliche Sprachen (mit Voreinstellungen oder Eingabe) http://www.xrce.xerox.com/competencies/content-analysis/toolhome.en.html
* [http://www.sketchengine.co.uk/ SketchEngine] (30 Tage Testversion)
* [http://wordnet.princeton.edu/ Wordnet]
* [http://www.coli.uni-saarland.de/~albu/cgi-bin/FN-Detour.cgi WordNet Detour to FrameNet]
* [http://www.dwds.de/ DWDS] (u.a. KWIC-Darstellung, Graphendarstellung von Kollokationen, Verlaufsstatistik von Wortvorkommen)
* [http://wordnet.princeton.edu/ Wordnet]
* [http://www.ims.uni-stuttgart.de/~mike/demo.html Parserdemo] (Helmut Schmids BitPar und Michael Schiehlens Cascaded Finite-State Parser)
* [http://wiki.cl.uni-heidelberg.de/moin/iCookWare iCookWare]
* [http://www.ifi.unizh.ch/CL/OnlineDemos.html OnlineDemos]
* [http://www.ifi.unizh.ch/CL/InteractiveCLtools/ InteractiveCLtools]
* [http://start.csail.mit.edu/ Start] (Question-Answering)
* [http://megahal.alioth.debian.org/ Chatbot debian-megaHAL] angeblich auch als Jabber-Client verfügbar -> Unterhaltung für mehrere Leute gleichzeitig

C14h:Computerlinguistik - Revision history

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