FG Kommunikationstechnik
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Vector symbolic architectures (VSA) are a viable approach for the hyperdimensional representation of symbolic data, such as documents, syntactic structures, or semantic frames. We present a rigorous mathematical framework for the representation of phrase structure trees and parse trees of context-free grammars (CFG) in Fock space, i.e. infinite-dimensional Hilbert space as being used in quantum field theory. We define a novel normal form for CFG by means of term algebras. Using a recently developed software toolbox, called FockBox, we construct Fock space representations for the trees built up by a CFG left-corner (LC) parser. We prove a universal representation theorem for CFG term algebras in Fock space and illustrate our findings through a low-dimensional principal component projection of the LC parser state. Our approach could leverage the development of VSA for explainable artificial intelligence (XAI) by means of hyperdimensional deep neural computation.
Sprachgesteuerte Benutzerschnittstellen stehen oftmals vor der Aufgabe, physikalische Größenangaben und andere Zahlworte verstehen und äußern zu müssen. Wir beschränken uns hier auf die sprachliche Produktion und das Verstehen von Zahlworten. Um nicht sämtliche Zahlwörter in einer Datenbank (dem mentalen Lexikon) vorhalten zu müssen, sollen morphologische Komposita durch eine geeignete Grammatik ableitbar sein. Wir kodieren sprachliche Zeichen als geordnete Tripel von Exponenten, syntaktischen Typen und Semantiken. Der syntaktische Typ wird durch eine minimalistische Grammatik (MG) beschrieben. Für die Semantik verwenden wir den Lambda-Kalkül der arithmetischen Termalgebra. Auf dem MG-Lexikon operieren syntaktische Erzeugungsfunktionen, die durch linguistische Inferenzregeln vorgegeben sind. Sprachproduktion und Sprachverstehen lassen sich dann durch einen bidirektionalen Utterance-Meaning-Transducer (UMT) beschreiben. Bei der Sprachproduktion gehen wir von einer semantischen Repräsentation einer Zahl als arithmetische Termstruktur aus. Durch Datenbankabfrage wird daraus eine Zeichenfolge, welche die passenden Lexikon-Einträge enthält. Daraus berechnet der UMT die Morphologie der Äußerung. Beim Sprachverstehen wird zur Eingabe die abgefragte Zeichenfolge auf dem Stack eines Priority-Queue-Parsers abgespeichert. Durch Anwendung der minimalistischen Inferenzregeln erzeugt der UMT dann schrittweise die semantische Termstruktur.
Speech-controlled user interfaces facilitate the operation of devices and household functions to laymen. State-of-the-art language technology scans the acoustically analyzed speech signal for relevant keywords that are subsequently inserted into semantic slots to interpret the user's intent. In order to develop proper cognitive information and communication technologies, simple slot-filling should be replaced by utterance meaning transducers (UMT) that are based on semantic parsers and a mental lexicon, comprising syntactic, phonetic and semantic features of the language under consideration. This lexicon must be acquired by a cognitive agent during interaction with its users. We outline a reinforcement learning algorithm for the acquisition of the syntactic morphology and arithmetic semantics of English numerals, based on minimalist grammar (MG), a recent computational implementation of generative linguistics. Number words are presented to the agent by a teacher in form of utterance meaning pairs (UMP) where the meanings are encoded as arithmetic terms. Since MG encodes universal linguistic competence through inference rules, thereby separating innate linguistic knowledge from the contingently acquired lexicon, our approach unifies generative grammar and reinforcement learning, hence potentially resolving the still pending Chomsky-Skinner controversy.
ucuikt2015