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Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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16. Verwendung von Sprachmodellen<br />

Im Deutschen wird der Begriff ” Sprache“ für verschiedene Dinge gebraucht,<br />

die im Englischen durch ” speech“ und ” language“ unterschieden werden.<br />

Während ” speech“ sich auf die akustischen, phonetischen und biologischen<br />

Aspekte des Sprechens bezieht, ist mit ” language“ der linguistische Aspekt<br />

gemeint, wie er sich vor allem in geschriebener Sprache manifestiert. Der<br />

Teil eines Spracherkenners, der sich mit der Behandlung der linguistischen<br />

Eigenschaften der Sprache beschäftigt wird das Sprachmodell genannt.<br />

16.1 Wozu Sprachmodelle<br />

Die Verwendung von Wissen, das über das in den Parametern von Hidden<br />

Markov Modellen mit ihren unterschiedlichen Emissionswahrscheinlichkeitsmodellen<br />

vorhandenen hinausgeht, kann auf verschiedene Arten motiviert<br />

werden.<br />

Zum einen ist es selbstverständlich, daß zusätzliches Wissen, korrekt<br />

angewendet, keinesfalls dazu führen kann, die Leistung von Spracherkennern<br />

zu senken. Viele Wörter, die akustisch leicht verwechselbar sind, könnten<br />

unter Zuhilfenahme von Sprachmodellen besser unterschieden werden. Im<br />

Extremfall ist das Sprachmodell die einzige Instanz, die in der Lage ist<br />

zwischen ” Sie“ (Anrede) und ” sie“ (dritte Person Plural) zu unterscheiden.<br />

Solche Wörter, die sich in ihrer Aussprache nicht unterscheiden, werden<br />

Homophone genannt. Sie sind für viele Spracherkenner eine nicht zu<br />

vernachlässigende Fehlerquelle. Vor allem in Sprachen wie dem Englischen<br />

oder Französischen existieren viele Homophone. Im Französischen ist oft<br />

die Unterscheidung zwischen Singular- oder Pluralform bzw. zwischen<br />

weiblicher und männlicher Form eines Wortes rein aufgrund der Akustik<br />

nicht möglich. Um festzustellen, ob der englische Satz ” I owe you, too.“<br />

wahrscheinlicher gesprochen wurde als ” Eye O U two.“ bedarf es einer<br />

Wissensquelle, welche die Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen berechnet.<br />

So eine Instanz, das Sprachmodell, würde dann feststellen, daß ” Eye O<br />

U two.“ viel unwahrscheinlicher ist als ” I owe you, too.“ und somit allein

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