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\title{Musterl"osungen zum 2. "Ubungsblatt}
\author{Sebastian Padó}

\begin{document}
\maketitle

\subsection*{Aufgabe 1.1b}
Laute lassen sich durch die Verteilung der Schallenergie über einzelne
Frequenzbänder anschaulich charakterisieren und unterscheiden. Ein
Oszillogramm (Schallenergie-Zeit-Diagramm) zeigt nur die
Gesamt-Schallenergie für jeden Zeitpunkt an. Das Spektrogramm
(Frequenz-Zeit-Diagramm) zeigt durch den Schwärzungsgrad (bzw. die
Färbung) die Energie für die einzelnen Frequenzen an, was die
Unterscheidung der Laute wesentlich vereinfacht.

\subsection*{Aufgabe 1.1c}
Sprachexterne Einflüsse sind vermutlich nicht so schlimm -- sie können
durch bessere Ausrüstung minimiert werden. Was die beiden anderen
Probleme betrifft, kann für beide sinnvoll argumentiert werden.
\begin{itemize}
\item Kontinuität des Signals: verhindert sauberer Trennung einzelner
  Laute und ist dadurch Fehlerquelle, weil einzelne Laute nicht
  unabhängig voneinander klassifiziert werden können. Das Problem ist
  signalinhärent (Menschen sprechen nunmal so), man kann es also nicht
  einfach ``lösen''.
\item Varianz der Realisierung: Die Abbildung von Sprache zu Schrift
  ist stark personenabhängig und selbst für einzelne Benutzer nicht
  eindeutig; dies bedeutet, dass einmal trainierte Modelle für andere
  Sprecher, andere Umstände etc. schlechter funktionieren. Auch dieses
  Problem kann nicht einfach umgangen werden, es sei denn, man zwingt
  alle Sprecher, langsam, deutlich und hochdeutsch zu reden, was den
  Komfort des Systems deutlich beeinträchtigt.
\end{itemize}

\subsection*{Aufgabe 1.1d}
\begin{itemize}
\item Fabien Delacroix: Ausländischer Name, Sprache (Französisch) muss
  für korrekte Aussprache erkannt werden
\item Team: ebenso, englisch (oder Ausnahmenlexikon)
\item DoCoMo: Akronym, benötigt besondere Ausspracheregeln
  (vergleiche USA mit UNO).
\item beendete: richtige morphologische Analyse (be-end-e-te) ist
  nötig, um das ``ee'' nicht als langes ``e'' auszusprechen
\item 13.: erstens muss die Zahl per Lexikon in ein Wort übersetzt
  werden, und dann muss die Deklinationsendung (die
  dreizehn\textsl{te}) aus dem Kontext (hier dem bestimmten Artikel)
  erschlossen werden
\item Tour de Japon: ausländischer Name, s.o.
\item 11.: Zahl, s.o.
\item 48:34:12: Zeitangabe, muss (vermutlich per Sonderregel) in ``48
  Stunden, 34 Minuten und 12 Sekunden'' übersetzt werden
\item ca.: Abkürzung, muss ergänzt weden (Zusatzlexikon)
\item 11,000: muss als eine Zahl erkannt werden, dann s.o.
\item E.: muss als Währungseinheit erkannt und zu ``Euro'' ergänzt werden
\end{itemize}

\subsection*{Aufgabe 1.1e}
Concept-to-speech: Hier wird die Äusserung direkt aus einer
Bedeutungsrepräsentation erzeugt. Der Vorteil davon ist, dass
Bedeutungsrepräsentationen eines gegebenen Systems typischerweise
ziemlich gleich aussehen: bei einem Fluginformationssystem hat man
vermutlich für jeden Flug die Start- und Zielflughäfen und
-zeitpunkte. Diese Information kann in ziemlich genau vorhersagbarer
Weise ausgedrückt werden. Anders formuliert: weil der Autor des
Systems ziemlich genau weiss, was sein System sagen muss, kann er die
Generierungskomponente auf eine natürliche Aussprache der relevanten
Sätze optimieren (z.B. ``Ihr Flug startet um X Uhr in Y und kommt um Z
Uhr an.''). Man kann also erwarten, dass die erreichte Qualität gut
bis sehr gut ist.
  
Im Gegensatz dazu weiss der Autor eines TTS-Systems nicht, was er als
Eingabe bekommen wird. Wie in der Vorlesung besprochen, benötigt man
ziemlich tiefes Wissen über die Struktur von Sätzen (insbesondere die
Syntax), um eine natürliche Aussprache (Prosodie!)  erzeugen zu
können. Ein TTS-System muss also sehr viel generellere Eingaben
verarbeiten können -- und wenn die Eingabesätze ungrammatisch sind,
hat es trotzdem verloren. Diese Allgemeinheit ist aber gleichzeitig
sein Vorteil: es ist universeller einsetzbar als ein CTS-System, das
auf eine spezielle Domäne optimiert ist.
  
Man kann sich den Effekt auch am ``Schichtenmodell-Würfel'' klar
machen (siehe auch Frage 2).  Die Invariante war, dass Systeme immer
komplexer werden, je mehr von dem Würfel sie abzudecken versuchen. Ein
CTS-System hat Zugang zu tieferer Information (weiter unten) und muss
dafuer Abstriche in Domäne und Umfang machen (nur kleiner Ausschnitt);
ein TTS-System muss sich mit flacherer Information (nur oben), kann
dafuer aber mehr Domänen und einen grösseren Sprachumfang abdecken.

\subsection*{Aufgabe 2a}
\begin{itemize}
\item Sprachtiefe: die verschiedenen linguistischen Ebenen von
  Phonemen bzw. Buchstaben (am einfachsten) bis zu Semantik und
  Kontext (am komplexesten)
\item Sprachumfang: Verschiedene Stile (Zeitungsstil, Umgangssprache,
  gesprochene Sprache, Juristendeutsch, Poesie), von denen jeder
  besondere Präferenzen für bestimmte sprachliche Strukturen hat
\item Domänen: Verschiedene Gegenstandsbereiche (z.B. Wirtschaft,
  Psychologie, etc.), wo denen jeder ein eigenes Vokabular und oft
  auch besondere Präferenzen für bestimmte sprachliche Strukturen hat
\end{itemize}

\subsection*{Aufgabe 2b}
Was die Sprachtiefe angeht, so ist tiefe Verarbeitung generell
schwierig, weil Bedeutung und Kontext sehr stark mit Weltwissen
interagieren und daher schwer unabhängig davon formalisierbar
sind\footnote{Andererseits ist die Formalisierung von Weltwissen ein
  ziemlich hoffnungsloses Unternehmen.}.

Generell gesprochen, handelt es sich hier um ein Problem der
\textsl{Robustheit} oder \textsl{Generalisierbarkeit}: Es ist sehr
schwer, Modelle zu finden, die immer funktionieren, aber machbar,
Modelle zu finden, die meistens funktionieren. Wenn man sich daher in
einer Dimension auf ein kleineres Gebiet einschränkt, kann man
vereinfachende Annahmen machen und sich deshalb in den anderen
Dimensionen weiter ausbreiten. 

Wenn man sich z.B. auf eine bestimmte Domäne beschränkt, hat man nur
mit einem bestimmten Vokabular zu tun und kann detaillierte
Bedeutungen für diese Wörter angeben, was tiefe Verarbeitung möglich
macht. Beispielsweise haben die Wörter ``Bank'' und ``Schuld'' in der
Domäne ``Wirtschaft'' eine klar definierte Bedeutung (Geldinstitut und
geliehenes Geld). Will man dieses Modell nun domänenunspezifisch
machen, hat das Modell das Problem, dass ``Bank'' nun auch
``Sitzgelegenheit'' und ``Schuld'' auch ``moralische Verantwortung''
bedeuten kann. 

Ähnlich kann man vereinfachende Annahmen über (z.B.) die syntaktische
Struktur machen, wenn man den Sprachumfang eines Modells einschränkt;
andererseits ist heute fast unmöglich, ein Modell zu bauen, das
domänenunabhängige tiefe Verarbeitung mit vollem Sprachumfang macht.

\subsection*{Aufgabe 2c}
\begin{itemize}
\item Spracherkennung: flache Verarbeitung (Phonetik, evtl.
  Morphologie), aber nach Möglichkeit domänenunabhängig und voller
  Sprachumfang
\item Dialogsystem: möglichst tiefe Verarbeitung
  (Bedeutungsrepräsentationen nötig), aber domänenspezifisch
  (Verbmobil: Terminvereinbarungen) und vermutlich auch mit begrenztem
  Sprachumfang
\item Sprachsynthese: mitteltiefe Verarbeitung (benötigt Syntax für
  Prosodie), weitgehend domänenunabhängig (grosses Lexikon
  vorausgesetzt), aber vermutlich mit begrenztem Umfang (kann lange,
  komplexe Sätze nicht gut aussprechen)
\end{itemize}

\subsection*{Aufgabe 3a}
3 Möglichkeiten:
\begin{itemize}
\item Ingenieurwissenschaftliches Interesse: Konstruktion
  sprachverarbeitender Computer
\item Linguistisches Interesse: Interesse an (formalen) Modellen von
  Sprache
\item Psychologie: Interesse an menschlichem Sprachverstehen
\end{itemize}
Natürlich überschneiden sich diese Motivationen jeweils (Details
sollten klar sein).

\subsection*{Aufgabe 3b}
\begin{itemize}
\item Die Modellierung menschlicher Probleme hat zwei potentielle
  Zwecke: erstens sollen sprachverarbeitende Computer mit Menschen
  kommunizieren (bzw. von Menschen generierte Texte analysieren); dazu
  ist es hilfreich, wenn sie über ein Modell der menschliches
  Sprachverarbeitung verfügen (Beispiel: damit das Dialogsystem keine
  Holzwegsätze verwendet). Zweitens ist Sprache ein von Menschen
  erzeugtes System -- insofern kann die Erforschung des menschlichen
  Sprachverstehens potentiell Hinweise auf die Plausibilität
  bzw. Unplausibilität verschiedener Sprachmodelle geben. 
\item Es ist sinnvoll, vom Menschen unabhängige Sprachmodelle zu
  untersuchen, weil der Computer eine andere ``Architektur'' hat als
  der Mensch: während menschliches Denken hochparallel und assoziativ
  funktioniert, sind Computer sehr gut in einfachen, seriellen
  Berechnungen. Modelle, die effiziente menschliche Sprachverarbeitung
  beschreiben, sind also hochwahrscheinlich sehr uneffizient für
  Computer; es ist also sinnvoll, abstrakte Modelle von Sprache zu
  untersuchen, die keine Annahmen über die Verarbeitung machen.
\end{itemize}

\subsection*{Aufgabe 3c}
\begin{itemize}
\item Modelle des menschlichen Sprachverstehens: Performanzmodelle
\item Abstrakte Modelle der Sprache: Kompetenzmodelle
\end{itemize}

\end{document}
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