Analyse und Korrektur von Disfluenzen in gesprochener Sprache: Unterschied zwischen den Versionen
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Eine automatisierte Korrektur erweist sich aufgrund des unregelmäßigen Aufbaus der Disfluenzen als schwierig. Deshalb wird in dieser Bachelorarbeit die Erkennung und Korrektur von Disfluenzen in natürlichsprachlichen Äußerungen untersucht. Hierzu wird mit Hilfe eines maschinellen Lernverfahrens ein Klassifikator entwickelt, der Disfluenzen erkennt und korrigiert. | Eine automatisierte Korrektur erweist sich aufgrund des unregelmäßigen Aufbaus der Disfluenzen als schwierig. Deshalb wird in dieser Bachelorarbeit die Erkennung und Korrektur von Disfluenzen in natürlichsprachlichen Äußerungen untersucht. Hierzu wird mit Hilfe eines maschinellen Lernverfahrens ein Klassifikator entwickelt, der Disfluenzen erkennt und korrigiert. | ||
Der Klassifikator wird dabei als Agent für die Rahmenarchitektur PARSE umgesetzt. | Der Klassifikator wird dabei als Agent für die Rahmenarchitektur PARSE umgesetzt. | ||
Die Funktionalität des entworfenen Werkzeugs wird anhand von händischen Transkriptionen sowie einem Testdatensatz des Switchboard-Korpus | Die Funktionalität des entworfenen Werkzeugs wird anhand von händischen Transkriptionen sowie einem Testdatensatz des Switchboard-Korpus evaluiert. | ||
Auf diesen beiden Datensätzen wird entsprechend ein F1-Wert von 0,710 | Auf diesen beiden Datensätzen wird entsprechend ein F1-Wert von 0,710 beziehungsweise 0,792 erreicht. | ||
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Aktuelle Version vom 25. Juni 2018, 16:08 Uhr
| Vortragende(r) | Robert Hochweiß | |
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| Vortragstyp | Bachelorarbeit | |
| Betreuer(in) | Sebastian Weigelt | |
| Termin | Fr 29. Juni 2018 | |
| Vortragsmodus | ||
| Kurzfassung | Bei Disfluenzen handelt es sich um Unterbrechungen des normalen Sprechflusses, die durch Fehler, Wortwiederholungen, Füllwörter oder ähnliche andere Wörter entstanden sind. Sie sind ein wesentlicher Bestandteil von spontan gesprochenen Äußerungen. Sie erschweren jedoch eine nachfolgende Bearbeitung dieser Äußerungen und müssen daher korrigiert werden.
Eine automatisierte Korrektur erweist sich aufgrund des unregelmäßigen Aufbaus der Disfluenzen als schwierig. Deshalb wird in dieser Bachelorarbeit die Erkennung und Korrektur von Disfluenzen in natürlichsprachlichen Äußerungen untersucht. Hierzu wird mit Hilfe eines maschinellen Lernverfahrens ein Klassifikator entwickelt, der Disfluenzen erkennt und korrigiert. Der Klassifikator wird dabei als Agent für die Rahmenarchitektur PARSE umgesetzt. Die Funktionalität des entworfenen Werkzeugs wird anhand von händischen Transkriptionen sowie einem Testdatensatz des Switchboard-Korpus evaluiert. Auf diesen beiden Datensätzen wird entsprechend ein F1-Wert von 0,710 beziehungsweise 0,792 erreicht. | |