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E-Book

Web-Kommunikation mit OpenSource

Chatbots, Virtuelle Messen, Rich-Media-Content

AutorClaus Möbus
VerlagSpringer-Verlag
Erscheinungsjahr2006
Seitenanzahl432 Seiten
ISBN9783540290933
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis40,00 EUR

Informationen braucht jeder, und viele Unternehmen und Institutionen nutzen das Web, um Informationen in der Kundenkommunikation zur Verfügung zu stellen. Moderne Web-Technologien sind zudem eng mit der Entwicklung von Lernsystemen, E-Commerce-Systemen und Cyberworlds verknüpft.

Im vorliegenden Buch werden Open-Source-basierte Techniken zurWeb-Kommunikation in fundierter Weise und einem Learning-by-Doing-Ansatz vermittelt. Zentrale Themen sind dabei Chatbots, Avatare, Virtuelle Messen und Rich-Media-Content sowie die Integration verschiedener Web-Funktionalitäten in einem Portal.

Die Autoren vermitteln diese Technologie in einem thematischen Kontext, und zeigen damit verschiedene funktionelle Komponenten des WWW zur Kommunikation im Zusammenspiel. Nach der Lektüre dieses Werkes sollte der Leser imstande sein, selbständig ein dialogfähiges, animiertes Lern- und Informationsportal entwickeln, installieren und administrieren zu können.

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Leseprobe
11 Sprache (S.101)

Holger de Vries

Wer spricht, besitzt eine Sprache. Wie wird aber aus einer Folge von Geräuschen etwas Verständliches? Welche Bestandteile hat eine Sprache? Wie wird dieses abstrakte Gebilde auf die informatischeWelt übertragen? Diesen und ähnlichen Fragen wird im folgenden Kapitel nachgegangen.

11.1 Einführung und Grundlagen

Das Sprechen kann unter Gesichtspunkten der Phonetik1 und der Phonemik2 betrachtet werden, diese gilt es für den Anfang zu unterscheiden. Die Phonetik ist die wissenschaftliche Erforschung des gesamten lautbildenden Potentials des Menschen. Wird im Allgemeinen von Phonetik gesprochen, ist meistens das Gebiet der artikulatorischen Phonetik gemeint, die die anatomischen und physiologischen Grundlagen der Lauterzeugung (den Artikulationsapparat) untersucht.

Die Phonemik (oder Phonologie) untersucht Systeme von Phonemen, den kleinsten bedeutungsunterscheidenden Elementen einer Sprache. Sie untersucht die Beziehung der Phoneme zueinander sowie deren Funktion in dieser Sprache und in welcher Weise das universelle menschliche Lautbildungspotential in einzelnen Sprachen ausgeschöpft wird (vgl. [Linke u. a. 2004]).

Die Grundeinheit der Phonetik ist das Phon. Es ist die „kleinste durch Segmentierung (Zerlegung) gewonnene lautliche Einheit, die noch nicht als Repräsentant eines bestimmten Phonems klassi.ziert ist" (vgl. [Bußmann 1990]). Grundeinheit der Phonologie ist das Phonem. Es ist das „kleinste aus dem Schallstrom der Rede abstrahierte lautliche Segmente mit potentiell bedeutungsunterscheidender Funktion" (vgl. [Bußmann 1990]).

Die lautliche Repräsentation von Phonemen geschieht durch Phone. Um das Phoneminventar, die Zusammenstellung aller existierenden Phoneme einer Sprache, zu ermitteln, erfolgt u. a. eine Betrachtung von Minimalpaaren (distinktive Opposition). Dies sind Paare von Wörtern, die sich nur in einem Laut (oder Phon) unterscheiden, wie etwa Bein - Pein, Hase - Hose oder Mutter - Butter. Mittels dieser Paare werden also /b/ - /p/, /a/ - /o/ und /m/ - /b/ als Phoneme identifiziert.Phonologische Repräsentationen werden üblicherweise in Schrägstriche gesetzt und durch die Lautschriftsymbole des Internationalen Phonetischen Alphabets (IPA) dargestellt (vgl. [Linke u. a. 2004]).

Das Internationale Phonetische Alphabet wird verwendet, wenn eine lautgenaue Verschriftlichung gesprochener Sprache erfolgen soll. Es ist eine Sammlung von Zeichen, mit denen die Laute aller Sprachen der Welt genau beschrieben und damit einer Analyse zugänglich gemacht werden können. Das Internationale Phonetische Alphabet wird gepflegt, verwaltet und weiterentwickelt von der International Phonetic Association3. Eine Übersicht mit allen Lautzeichen des Internationalen Phonetischen Alphabets findet sich auf der Homepage der IPA.

Welche Laute sind für die deutsche Sprache von Bedeutung? Die Bildung von Lauten nennt man Artikulation, diese werden grundsätzlich in Konsonanten (Mitlaute) und Vokale (Selbstlaute) unterschieden, außerdem in stimmlose und stimmhafte Laute. Alle Vokale sind stimmhaft, Konsonanten können stimmhaft oder stimmlos sein.

Die Produktion von Konsonanten wird charakterisiert nach Artikulationsort und Artikulationsart. Folgende Artikulationsorte und damit Artikulatoren sind für das deutsche Konsonantensystem von Bedeutung (vgl. [Klein 2005], [Linke u. a. 2004]):

• Bilabialer Laut von Unter- und Oberlippe erzeugt (Pein (/p/)).

• Labiodentaler Laut von Unterlippe und oberen Schneidezähnen erzeugt (fast /f/).
Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Vorwort6
Die Autoren9
Inhaltsverzeichnis10
Teil I Für Entscheider: Frage-Antwort-Systeme18
1 Einleitung20
2 Das E-Learning- und Informationssystem I-can-EIB22
2.1 Kommunikation22
2.2 Die LERNET-Ausschreibung des BMWA26
2.2.1 Arbeitsprozessorientierte Weiterbildung27
2.2.2 Lernen am Kundenauftrag: Impliziter und expliziter Wissenserwerb28
2.3 Struktur des Rich-Media-Systems I-can-EIB28
2.4 Prototypische Anwendungsszenarien von I-can-EIB32
2.4.1 Szenario 1: Optimiertes Informationsangebot einer Zielgruppe: Forum für BMW-Fans und -Fahrer33
2.4.2 Szenario 2: Einsatz im kommunalen Bürgerservice33
2.4.3 Szenario 3: Einsatz im Customer Relation Management (CRM) der Unterhaltungsmedien36
2.4.4 Szenario 4: Interaktives Informationsangebot einer Musikkneipe37
2.4.5 Szenario 5: Informationsangebot eines Universitätsinstituts38
2.4.6 Szenario 6: E-Learning- und Informationsangebot einer Schule39
2.4.7 Szenario 7: Beratungsservice eines innovativen Großunternehmens39
3 Die Entwicklungsgeschichte von I-can-EIB40
3.1 Das Uni-Seminar Agenten und Avatare40
3.2 Der ffn-Chat40
3.3 Die Vision eines internetbasierten Wissensmarktplatzes42
4 Frage-Antwort-Systeme und I-can-EIB46
4.1 Einleitung46
4.2 Frage- und Antwort-Systeme54
4.2.1 Theoretischer Rahmen von Frage und Antwort55
4.2.2 Fragen56
4.2.3 Antworten58
4.2.4 Eine abstrakte FAS-Architektur60
4.2.5 Frühere Systeme61
4.2.6 State-of-the-Art: Der Halo-Pilot62
5 Die Auslegung des I-can-EIB-Systems76
6 Ausblick: Eine Roadmap der FAS 2003 – 200684
7 Avatare im E-Learning und E-Business86
7.1 Chatbots, Avatare und Agenten86
7.1.1 Agent86
7.1.2 Chatbot88
7.1.3 Avatar89
7.1.4 Talking Head89
7.1.5 Embodied Conversational Agent90
7.2 Zusatznutzen von Avataren90
7.3 Einsatzgebiete von Avataren92
7.3.1 E-Learning92
7.3.2 E-Business93
8 Gesprächskompetenz digitaler Agenten96
8.1 Der Turing-Test97
8.2 Der Loebner-Preis98
8.3 Chatbots99
8.4 Information-Retrieval101
9 Checkliste der erforderlichen Kompetenzen für IT-Experten104
9.1 Rollenträger104
9.2 Markup-Sprachen105
9.3 Programmiersprachen105
9.4 Administration106
9.5 Multimedia107
Teil II Für Content- und Software-Entwickler: Das I- can- EIB- System109
10 Portal110
10.1 Einleitung110
10.2 Begriffsde.nition110
10.3 Referenzarchitektur111
10.4 Portal-Software111
10.4.1 Portal-Anwendungen112
10.4.2 Portal-Basisdienste112
10.5 Lösungen auf Open-Source-Basis113
10.6 Das TikiWiki-System115
10.6.1 Einbinden von Portal-Anwendungen116
10.6.2 Das Template-System „Smarty117
11 Sprache118
11.1 Einführung und Grundlagen118
11.1.1 SAMPA120
11.1.2 BOMP121
11.2 Sprachsynthese121
11.2.1 Verfahren der Sprachsynthese122
11.2.2 Diphonsynthese123
11.2.3 Unit-Selection124
11.2.4 Mikrosegmentsynthese125
11.3 TTS-Systeme125
11.3.1 MBROLA126
11.3.2 HADIFIX127
11.3.3 IMS-Festival127
11.3.4 G DATA Logox128
11.4 Modellbasierte visuelle Synthese128
11.4.1 Parametrische Modelle129
11.4.2 Muskelbasierte Gesichtsanimation129
11.5 Steuermodelle130
11.5.1 Viseme130
11.5.2 Koartikulationsmodelle130
11.5.3 Triphonmodelle131
11.6 Lippensynchronisation131
11.7 Zusammenfassung133
12 Der Avatar „EIBY134
12.1 Einleitung134
12.2 Grundlegende Architektur136
12.3 Modell und Animation138
12.3.1 Mimik139
12.3.2 Spezi.kation von Avatar-Modellen141
12.3.3 Avatar-Modellierung in ICE-FaceXML142
12.3.4 Steuerung über Low-Level-Animationen145
12.4 Verhalten149
12.4.1 Herstellung von Glaubwürdigkeit und Vertrauen149
12.4.2 Darstellung von Emotionen150
12.4.3 Steuerung über High-Level-Animationen153
12.4.4 Übertragbarkeit auf andere Modelle155
12.5 EDGAR – der Avatar-Editor156
12.5.1 Einleitung156
12.5.2 Tour durch den Editor EDGAR158
13 Gesprächskompetenz im I-can-EIB-System164
13.1 Vorgehensmodell zur Verbesserung der Gesprächskompetenz164
13.2 Open-Source-Chatbots168
13.2.1 Selbstlernende Chatbot-Systeme168
13.2.2 AIML-Chatbots169
13.3 A.L.I.C.E.170
13.3.1 Kompetenzerwerb durch Supervised Learning170
13.3.2 A.L.I.C.E.-Server171
13.3.3 Verarbeitung der natürlichen Sprache173
13.3.4 Web-Applikation177
13.3.5 Wissensrepräsentation mit AIML179
13.3.6 Generierung der Antworten183
13.3.7 Tools zur Bearbeitung und Analyse von AIML-Dateien187
13.3.8 Einbindung von Skriptsprachen in die Antwort-Templates191
13.4 Wissensbasen193
13.4.1 Einsteigerberatung194
13.4.2 Information-Retrieval-Systeme208
13.4.3 Information-Mining dynamischer Inhalte aus dem Web216
13.4.4 Zugriff auf Wissen über einen Index225
14 Wissensmarktplatz mit Agenten und Avataren230
14.1 Einleitung230
14.2 Architektur232
14.2.1 Chatsystem (VNet)235
14.2.2 Agentensystem (JADE)242
14.2.3 Chatbot-Integration (A.L.I.C.E.)263
14.2.4 CMS-Anbindung266
14.3 Entwicklung mit VRML, AgentScript und JADE267
14.3.1 Virtual Reality Modelling Language (VRML)267
14.3.2 AgentScript und eine JADE-Implementation268
14.3.3 JADE-Verhaltensentwicklung für AgentScript281
14.3.4 Beispiel für die Entwicklung eines Verhaltens284
14.3.5 Agenten zur Raumerstellung und Kon.guration287
15 Entwicklung und Integration von Rich Media Learning Objects292
15.1 Rich Media Content im E-Learning292
15.1.1 Das Projekt I-can-EIB293
15.2 Entwicklung von Rich Media Content im E-Learning294
15.2.1 Fein- und Grobkonzept von Lerninhalten295
15.2.2 Drehbuchentwicklung298
15.2.3 Erstellung ablauffähiger Lernsequenzen299
15.2.4 Implementierung, SCORM-Metadaten300
15.3 Der XML-Drehbucheditor301
15.3.1 Beschreibung der Eingabefelder303
16 Standardisierung der Lerneinheiten310
16.1 Entwicklung eines Drehbucheditors zur Unterstützung von Autoren bei der Content- Entwicklung310
16.2 Content-Standardisierung: ADL-SCORM311
16.3 Generierung SCORM-kompatibler Lerneinheiten316
17 Evaluation320
17.1 Evaluationsobjekt I-can-EIB-Avatar321
17.2 Fragebogen321
17.3 Pre-Post-Testdesign322
17.4 Datenanalyse und statistische Auswertung322
17.5 Ergebnisse324
17.6 Zusammenfassung und Resümee327
Teil III Für Administratoren: Installation und Kon.guration330
18 Portal332
18.1 Systemvoraussetzungen332
18.2 Apache HTTP-Server333
18.3 PHP Version 4333
18.4 MySQL334
18.4.1 Installation334
18.4.2 Starten des MySQL-Dämons334
18.4.3 Erstellung der Tiki-Datenbank335
18.4.4 PHPMyAdmin335
18.5 TikiWiki336
19 Gesprächskomponenten des I-can-EIB-Systems338
19.1 TreeTagger338
19.1.1 Installationsvoraussetzung338
19.1.2 Installation338
19.1.3 Kon.guration339
19.1.4 Programmstart339
19.1.5 Anmerkungen zur Nutzung als Web-Service339
19.2 A.L.I.C.E.339
19.2.1 Installationsvoraussetzungen339
19.2.2 Installation340
19.2.3 Kon.guration Kon . guration des A. L.I.C.E.-Servers340
19.2.4 Eine Web-Applikation erzeugen343
19.2.5 Auf dem Server installieren343
19.2.6 Wissensinhalte verfügbar machen343
19.3 Webbasierte Datenextraktion mit W3xtract344
19.3.1 Installation344
19.3.2 Kon.guration und Wartung344
19.3.3 Zeitgesteuerte Ausführung345
19.3.4 XPath-Ausdruck ermitteln346
19.3.5 Alternative HTML-Parser347
20 Avatar-System348
20.1 Installation348
20.1.1 Allgemeines348
20.1.2 Systemanforderungen348
20.1.3 Installation des Avatar-Editors EDGAR350
20.1.4 Installation des Java-Applets350
20.1.5 Das Applet in der Initialisierungsphase350
20.2 Kon.guration352
20.2.1 Einleitung352
20.2.2 Kommunikation zwischen Applet und Server352
20.2.3 Die Applet-Parameter354
20.2.4 Anbindung alternativer TTS-Engines355
21 3D-Multiagentensystem356
21.1 Installation356
21.1.1 Systemanforderungen356
Clientseite356
Serverseite357
21.1.2 Installation des MAS-Systems357
Installation der Komponenten358
Neukompilierung des Systems359
21.2 Kon.guration359
21.2.1 VNet-Client/Server-Kon.guration360
21.2.2 JADE-Eigenschaften360
Kon.gurationsdateien360
Element361
Element362
Element362
Element363
Element363
Element363
Beispiel363
21.2.3 Ausstellungskon.gurator365
Teil IV Anhang369
A Avatar-Beschreibungssprache370
A.1 ICE-FaceXML-DTD370
A.2 ICE-FaceXML-Tags-Übersicht371
A.2.1371
A.2.2371
A.2.3371
A.2.4371
A.2.5371
A.2.6372
A.2.7372
A.2.8372
A.2.9372
A.2.10373
A.2.11373
A.2.12373
A.3 Beispiel für eine Avatar-Beschreibung373
B Avatar-Animationssprache374
B.1 ICE-FaceAnimXML-DTD374
B.2 ICE-FaceAnimXML-Tags-Übersicht374
B.2.1374
B.2.2375
B.2.3375
B.2.4375
B.2.5375
B.2.6376
B.2.7376
B.2.8376
B.3 Avatar-Animationssprache – Beispielaufbau376
C Beispiel einer Raumerstellung in VRML378
D De.nition AgentScript Markup Language388
E W3xtract390
E.1 Das Wetterbeispiel390
E.2 W3xtractCon.g-DTD391
E.3 W3xtractCon.g-Tags-Übersicht391
E.3.1391
E.3.2391
E.3.3391
E.3.4391
E.3.5391
E.4 W3xtractCon.g – Beispielaufbau392
E.5 W3xtractJob-DTD392
E.6 W3xtractJob-Tags-Übersicht393
E.6.1393
E.6.2393
E.6.3393
E.6.4393
E.6.5393
E.6.6393
E.6.7394
E.6.8394
E.6.9394
E.6.10394
E.6.11394
E.6.12394
E.7 W3xtractJob – Beispiel395
F VRML Interchange Protocol396
F.1 Einführung396
F.2 VRML-Feld-Typenkodierung396
F.3 Nachrichtenformat397
F.3.1 Objekt397
F.3.2 Feld397
F.3.3 Wert398
F.4 Pseudofelder reserviert von VNet398
F.5 Beispiele zum Nachrichtenaustausch399
G De.nition Wissensmarktplatz-Kon.guration400
H Phonem-Übersicht402
I LERNET-Partner406
J Quellenangaben zu den Abbildungen409
K Abkürzungs- und Akronymverzeichnis410
Literaturverzeichnis420
Index436

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