Weiterentwicklung eines Dialog Managers für ein Profilerhebungssystem: Auflösung von Mehrdeutigkeiten im benutzeradaptiven, natürlich-sprachlichen Dialog mit dem Kunden
Nonfiction, Computers, Programming
| Author: | Thorsten Eiseler | ISBN: | 9783638451888 |
| Publisher: | GRIN Verlag | Publication: | January 5, 2006 |
| Imprint: | GRIN Verlag | Language: | German |
| Author: | Thorsten Eiseler |
| ISBN: | 9783638451888 |
| Publisher: | GRIN Verlag |
| Publication: | January 5, 2006 |
| Imprint: | GRIN Verlag |
| Language: | German |
Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1.3, Technische Universität München (Angewandte Informatik - Kooperative Systeme), 90 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Der seit Beginn des 21. Jahrhunderts einsetzende Trend der Individuumsorientierung hält als gesellschaftliche Strömung auch Einzug in den ökonomischen Sektor. Der Bedarf an individuellen Diensten und Produkten, die an die persönlichen Bedürfnisse und Interessen des Kunden angepasst sind, wächst. Die Philosophie 'Der Kunde ist König' ist nicht mehr nur alleine in der 'alten Ökonomie' eine grundlegende Voraussetzung für wirtschaftlichen Erfolg. Besonders seit der Entdeckung des Internets und seiner Möglichkeiten durch Betriebe und Unternehmen entwickelt sich ein Kampf um den Kunden. Dieser ist nämlich in der Lage, von einer Sekunde zur nächsten einen anderen Online-Dienst zu nutzen. Um den Kunden zu halten, muss ein Mehr-Wert generiert werden, so dass sich dieser wohl und verstanden fühlt und gerne wieder zurückkehrt. Die Anpassung von Informationen, Werbung und Angeboten an die persönlichen Interessen des Kunden fördert dieses Gefühl. Doch dazu müssen dessen Interessen erst einmal bekannt sein. Effektive Methoden zur Profilgenerierung sind gefragt. Dabei sollen die gesammelten Daten nicht nur umfangreich und korrekt sein, sondern der Kunde soll während dieses Prozesses auch möglichst wenig zeitlich involviert bzw. belastet werden. Um beide Anforderungen zu erfüllen, kommen Dialogsysteme zum Einsatz, an die bzgl. Komplexität und Performanz abhängig vom Einsatzgebiet verschiedene Ansprüche gestellt werden. Von einfachen, zustandsbasierten Systemen bis zu Agenten, die für die Dialogführung auf Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) zurückgreifen, unterliegt das komplette Spektrum dieser Verfahren intensiven Forschungsbemühungen, die von industrieller Seite interessiert beobachtet und begrüßt werden. Jedoch stellt sich bei den meisten technischen Verfahren, die im Dialog mit dem Menschen agieren sollen, das Problem, natürliche Sprache zu verarbeiten oder sogar zu verstehen. Neben der Tatsache, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache ein Teilgebiet der KI ist, stellt darin der Problemkreis der Disambiguierung, d.h. das Auflösen von Mehrdeutigkeiten, die größten Schwierigkeiten für einen umfangreichen Einsatz sprachverarbeitender Systeme in der Praxis dar, wie beispielsweise in den Bereichen information retrieval oder machine translation.
Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1.3, Technische Universität München (Angewandte Informatik - Kooperative Systeme), 90 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Der seit Beginn des 21. Jahrhunderts einsetzende Trend der Individuumsorientierung hält als gesellschaftliche Strömung auch Einzug in den ökonomischen Sektor. Der Bedarf an individuellen Diensten und Produkten, die an die persönlichen Bedürfnisse und Interessen des Kunden angepasst sind, wächst. Die Philosophie 'Der Kunde ist König' ist nicht mehr nur alleine in der 'alten Ökonomie' eine grundlegende Voraussetzung für wirtschaftlichen Erfolg. Besonders seit der Entdeckung des Internets und seiner Möglichkeiten durch Betriebe und Unternehmen entwickelt sich ein Kampf um den Kunden. Dieser ist nämlich in der Lage, von einer Sekunde zur nächsten einen anderen Online-Dienst zu nutzen. Um den Kunden zu halten, muss ein Mehr-Wert generiert werden, so dass sich dieser wohl und verstanden fühlt und gerne wieder zurückkehrt. Die Anpassung von Informationen, Werbung und Angeboten an die persönlichen Interessen des Kunden fördert dieses Gefühl. Doch dazu müssen dessen Interessen erst einmal bekannt sein. Effektive Methoden zur Profilgenerierung sind gefragt. Dabei sollen die gesammelten Daten nicht nur umfangreich und korrekt sein, sondern der Kunde soll während dieses Prozesses auch möglichst wenig zeitlich involviert bzw. belastet werden. Um beide Anforderungen zu erfüllen, kommen Dialogsysteme zum Einsatz, an die bzgl. Komplexität und Performanz abhängig vom Einsatzgebiet verschiedene Ansprüche gestellt werden. Von einfachen, zustandsbasierten Systemen bis zu Agenten, die für die Dialogführung auf Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) zurückgreifen, unterliegt das komplette Spektrum dieser Verfahren intensiven Forschungsbemühungen, die von industrieller Seite interessiert beobachtet und begrüßt werden. Jedoch stellt sich bei den meisten technischen Verfahren, die im Dialog mit dem Menschen agieren sollen, das Problem, natürliche Sprache zu verarbeiten oder sogar zu verstehen. Neben der Tatsache, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache ein Teilgebiet der KI ist, stellt darin der Problemkreis der Disambiguierung, d.h. das Auflösen von Mehrdeutigkeiten, die größten Schwierigkeiten für einen umfangreichen Einsatz sprachverarbeitender Systeme in der Praxis dar, wie beispielsweise in den Bereichen information retrieval oder machine translation.
