Kolloquium/Ringvorlesung des Graduiertenkolleg Wissensrepräsentation

We show a computationally efficient approximation (cf. [1]) of a full analogy model [2, 3], implemented in a computer program, and tested on the CoNLL2000 chunk tagging task [4], putting clause boundaries around mainly np and vp phrases. Our implementation showed to be competitive with other memory based learners. It deviates only slightly from the theoretical model. First, it implements a version of homogeneity check, which does not account fully for nondeterministic homogeneity. Second, it allows feedback of the last classification, and thirdly it allows centering on some central feature positions. Positions containing a) those parts-of-speech tags and b) those words that are to be given a chunk tag are given a weight which is given by how many match patterns that are equally or more general. A match on two centered features gives its patterns an extra weight given by the number of features. The results can be summarized as follows: a) using only lexical features performs below baseline. b) The implementation without anything extra, performs as the baseline for five parts-of-speech features, and centering improves the results. c) Feedback on its own does not improve results, while feedback + centering improves results more than just centering. Feedback on its own makes results deteriorate. The results exceed F=92, which is comparable with some of the best reported results for Memory Based Learning on the chunk tagging task.

The importance of a wordnet for NLP applications can hardly be overestimated. The Princeton WordNet (PWN) is now a mature lexical ontology which has demonstrated its efficiency in a variety of tasks (word sense disambiguation, machine translation, information retrieval, etc.). Inspired by the success of PWN many languages started to develop their own wordnets taking PWN as a model. The rapid progress in building a new wordnet and its linking with an already tested wordnet (usually PWN) is hindered by the amount of time and effort needed for developing such a resource. In this talk I will discuss the problem of automatic building of wordnets. I will start by stating the assumptions behind such enterprise and then presents a methodology that can be used for automatically building wordnets strictly aligned (that is, using only EQ_SYNONYM relation) with an already available wordnet.

Mehrfach schon haben sich Wissenschaftler stark gemacht für die Benutzung von Wissenslogik (erweitert um zeitliche Ausdrucksmittel) im Zusammenhang mit der Entwicklung von verteilten Systemen: Zum einen soll Wissenslogik häufig eine adäquate Spezifikationsebene für den Entwurfsprozess bieten, zum anderen soll die Integration von Ausdrücken der Wissenslogik in herkömmliche Programme zu besonders intuitiven Programmen führen ("knowledge-based programming"). Nach einer Einführung in Wissenslogik (genauer: "logic of knowledge and linear time") wird im Vortrag ein Überblick über die bekannten Model-Checking-Ergebnisse für Wissenslogik gegeben, um danach das Syntheseproblem für Spezifikationen in Wissenslogik eingehend behandeln zu können. D.h., es wird das Problem studiert, ob bzw. wie man zu einer Formel in der Wissenslogik, die das gewünschte Verhalten eines gesuchten Protokolles spezifiziert, automatisch ein entsprechendes Protokoll bestimmen kann.

Die optimalen Ergebnisse in Data und Text Mining werden dann erzielt, wenn man zusätzlich zu Daten auch das Hintergrundwissen in den Mining -Prozess einbezieht. Die wesentliche Frage hierbei ist, ob immer die Einbeziehung solches Wissens möglich und nützlich ist. Der Vortrag befasst sich mit dieser Thematik und berichtet über positive und negative Erfahrungen anhand Beispiele aus der Automobilindustrie.

Das neuartige kostenlose Nachschlagewerk medrapid.info beschreibt bereits über 4.300 Krankheitsbilder auf der Basis eines kontrollierten Vokabulars. Damit kann nicht nur zielsicher in der Wissensbasis navigiert werden. Im Vergleich mit beliebigen elektronischen Dokumenten können auch vollautomatisch Schlüsse gezogen werden. Wie halten wir die Wissensbasis aktuell und konsistent? Wie lernen wir mehr über 1 Modell für 20.000 Krankheitsbilder? Welche Dienste sind denkbar?

Ich werde über Arbeiten zur "Integrierten IT-Unterstützung der Wissensarbeit" berichten, die ich aus einer tägkeits- und kooperations-orientierten Perspektive betrachte (also den Tätigkeiten und Kooperationsformen in der Wissensarbeit). Aus der Analyse des Wissensbegriffs und von Wissensprozessen in Organisationen sowie einer vertieften Analyse der Tätigkeiten und Kooperationsformen in der Wissensarbeit leite ich Anforderungen und das Konzept einer integrierten IT-Unterstützung der Wissensarbeit ab, das dann auch in einer Plattform / Anwendung umgesetzt sowie in der Praxis erfolgreich erprobt wurde.

A recent trend in planning with incomplete information is to model the actions of a planning problem as nondeterministic transitions over the belief states of a planner, and to search for a plan that terminates in a desired goal state no matter how these transitions turn out. We show that this view of planning is fundamentally limited. Any plan that is successful by this criteria has an upper bound on the number of actions it can execute. Specifically, the account will not work when iterative plans are needed. We also show that by modifying the definition slightly, we obtain another account of planning that does work properly even for iterative plans. Although the argument is presented in an abstract form, we illustrate the issues using a simple concrete example.

This is joint work with Giuseppe De Giacomo, Yves Lesperance, and Hector Levesque

Die statistische maschinelle Übersetzung hat sich etabliert: Zwar sind die Ergebnisse, soweit sie von menschlichen Evaluatoren bewertet werden, für nicht eingeschränkte Domänen derzeit keineswegs besser einzuschätzen als die etablierter regelbasierter Übersetzungs­systeme wie etwa SYSTRAN. Allerdings ist der für die Übersetzung neuer Sprachpaare erforderliche Entwicklungsaufwand so viel geringer, dass sich in Fachkreisen eine gewisse Euphorie breit zu machen scheint. Während der Titel einer Veröffentlichung von Martin Kay noch vor etwa 10 Jahren "Machine Translation: The Disappointing Past and Present" lautete, betitelte Franz Josef Och (Google Inc.) seinen Vortrag beim letztjährigen Workshop on "Building and Using Parallel Texts" mit "Statistical Machine Translation: The Fabulous Present and Future".

Andererseits gibt es ernst zu nehmende Argumente, dass der derzeit eingeschlagene Weg eine Sackgasse sein könnte. Zu diesen Argumenten gehören:

• Um eine ausreichende statistische Absicherung zu erhalten, sind vermutlich parallele Textkorpora erforderlich, deren Umfang den der derzeit verfügbaren um mehrere Größenordnungen übertrifft.


• Die Vorstellung, dass die maschinelle Übersetzung erfolgreich sein kann, solange man nicht in der Lage ist, auch nur eines der grundlegenden Probleme der maschinellen Sprachverarbeitung explizit zu lösen (z.B. syntaktische und semantische Disambigu­ierung, Textverstehen), erscheint vermessen.


• Es ist so gut wie sicher, dass der derzeit verfolgte statistische Ansatz kaum kognitive Plausibilität aufweist, da er auf parallelen Texten aufbaut.

Der Vortrag gibt zunächst einen Überblick über den derzeitigen Stand der statistischen ma­schinellen Übersetzung und versucht dann einen neuen Ansatz aufzuzeigen, der die obigen Probleme vermeidet.

In this talk bounded model checking of asynchronous concurrent systems is introduced as an application area for answer set programming.
As an example model of asynchronous systems a generalization of communicating automata, 1-safe Petri nets, are used. It is shown how a 1-safe Petri net and a requirement on the behavior of the net can be translated into a logic program such that the bounded model checking problem for the net can be solved by computing stable models of the corresponding program. The use of the stable model semantics leads to compact encodings of bounded reachability and deadlock detection tasks as well as the more general problem of bounded model checking of linear temporal logic.