Dialog Systems and Machine Learning
Die Forschungsschwerpunkte des Lehrstuhls liegen in den Bereichen der Computerlinguistik und der künstlichen Intelligenz. Ein wichtiges Ziel aller Forschungsprojekte ist dabei, der nächsten Generation künstlicher Sprachassistenten den Weg zu bereiten. Die wissenschaftlichen und
technischen Herausforderungen, an denen wir arbeiten, umfassen insbesondere die folgenden Problemfelder:
- 1. Wissensaufbau
In der Forschung an Dialogsystemen wird klassischerweise davon ausgegangen, dass das Wissen des Systems von vornherein zur Verfügung steht und konstant bleibt. Wie können wir Systeme entwickeln, die ihre Wissensbasis stattdessen aus schwach strukturierten, in menschlicher Sprache verfassten Quellen selbst aufbauen können? - 2. Dynamische Dialogführungstrategien
Wie können wir „lebenslang lernende“ Dialogsysteme entwickeln, die in der Lage sind, dynamisch angeeignetes Wissen in Ihre Kommunikation einfließen zu lassen? - 3. Nutzermodellierung
Wie können wir die Abdeckung und Präzision dieser Nutzer-zentrierten Technologie verbessern? - 4. Belohnungsmodelle
Können wir subtilere Erfolgsindikatoren wie intrinsische Motivation, Neugier und Stimmung in Feedback-Mechanismen berücksichtigen, um Dialogsysteme menschlicher wirken zu lassen?
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Arbeitsgruppe Dialog Systems and Machine Learning
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