Effiziente Algorithmen für die Mikroplanung und Realisierung in der Generierung natürlicher Sprache

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Die maschinelle Generierung natürlicher Sprache steht der sprachlichen Analyse um einiges nach, was Effizienz und Allgemeinheit der verfügbaren Verarbeitungsverfahren angeht. Insbesondere auf der Ebene einzelner Sätze gibt es in der Analyse effiziente Parsingalgorithmen. Die Generierung andererseits wird hier i.A. in die beiden Schritte Mikroplanung und Realisierung unterteilt, die jeweils für sich genommen schwierige Verarbeitungsprobleme aufwerfen. Ziel dieses Projektes ist es, beide Schritte miteinander zu integrieren und damit gleichzeitig effizientere Verarbeitung und bessere Ausgabesätze zu bekommen. Bisherige Algorithmen für die integrierte Mikroplanung und Realisierung sind sehr ineffizient, weil sie einen extrem großen Suchraum durchsuchen. Wir wollen Mikroplanung als ein echtes Planungsproblem modellieren und dann effiziente Methoden aus dem Planen in der Künstlichen Intelligenz darauf anwenden. Die Anforderungen, die die gleichzeitige Realisierung an die Grammatikalität der berechneten Sätze stellt, lassen sich gut mit Methoden der Constraintprogrammierung modellieren. Deshalb wollen wir für die Planung ebenfalls Methoden der Constraintprogrammierung einsetzen, die wir dann mit dem Constraintmodell für die Realisierung kombinieren. Zur Erprobung der Effizient und Flexibilität unseres Systems wollen wir es in existierende End-to-End-Generierungssysteme integrieren und in diesem Rahmen seine Effizienz evaluieren.