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Hintergrund
und Zusammenfassung der Erfindung
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Die vorliegende Erfindung bezieht
sich allgemein auf interaktives Fernsehen und insbesondere auf ein
System, das dem Benutzer gestattet Kanäle mittels einer gesprochenen
Aufforderung zu wählen.
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Interaktives Fernsehen verspricht
dialogfähige
Kommunikation zwischen dem Zuschauer/der Zuschauerin und seinem
bzw. ihrem Fernsehapparat zu ermöglichen.
Obwohl die Technologie noch in ihren Kinderschuhen steckt, erwartet
man vom Digitalfernsehen, dass es die Aussichten für interaktives
Fernsehen stark bereichert, weil die Digitaltechnologie eine viel
wirksamere Verwendung der verfügbaren Kanalbandbreite
möglich
macht. Mittels Digitaltechnologie, können Rundfunkanstalten eine
signifikant höhere
Zahl von Programmen in die verfügbare Bandbreite
der Lieferinfrastruktur (z.B. Kabel oder Satellit) packen.
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Obwohl die neue, interaktive, digitale
Fernsehtechnologie, sowohl den Zuschauern als auch den Rundfunkanstalten,
eine signifikante Reihe von Vorteilen bietet, ist sie nicht ohne
Probleme. Die Aussicht 200 oder mehr Kanäle gleichzeitig zum Schauen
verfügbar
zu haben, kann man sich kaum ausmalen. Konventionelle elektronische
Bildschirm-Programmführer
werden sich wahrscheinlich unzureichend erweisen den Zuschauern
zu helfen Programme zu finden, an denen sie interessiert sind. Interaktives
Digitalfernsehen verlangt ein höher
entwickeltes Dialogsystem, wenn die Zuschauer jemals fähig sein sollen
diese reiche, neue Ressource voll zu nutzen.
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Die vorliegende, wie in Anspruch
1 definierte, Erfindung stellt ein sprachaktiviertes Dialogsystem bereit,
durch das ein Benutzer einen gewünschten Programminhalt
mittels gesprochener natürlicher Sprache spezifizieren
kann. Das System entnimmt der Sprache des Benutzers sowohl semantischen
als auch Schlüsselwortinhalt,
und in einem bevorzugten Ausführungsbeispiel
fordert es den Benutzer auf zusätzliche
Information bereitzustellen, falls die Bedeutung unklar ist.
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Das System überwacht dann Untertitelinformation
auf Mehrkanälen
gleichzeitig und schaltet den aktiven Kanaltuner oder Zusatztuner
auf den Kanal, der die Information trägt, die dem Wunsch des Benutzers
entspricht. Wenn Untertitelinformation nicht verfügbar ist,
wird das System, als Alternative, Spracherkennung auf das Audiosignal
der überwachten Kanäle anwenden.
Sobald der Kanal geschaltet worden ist, kann das Programm im Modus
Vollbild oder „Split-Screen" oder als „Bild in
Bild" angezeigt
oder für
spätere
Wiedergabe aufgezeichnet werden. Solch ein System ist in der Europäischen Patentanmeldung
EP 0 754 670 A2 offenbart.
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Das Spracherkennungssystem arbeitet
mit einem semantischen Analysator, der in der Lage ist zwischen
Sprache, die beabsichtigt ist einen Programminhalt zu beschreiben,
und Sprache, die beabsichtigt ist Metabefehle an das System zu liefern,
zu unterscheiden. Durch Herausarbeiten von Sinn als auch Schlüsselwörtern und
Phrasen aus der gesprochenen Eingabe, wird das System passenden
Inhalt finden, selbst wenn die gesprochenen Wörter dem Untertiteltext nicht
wortwörtlich
entsprechen. Systeme zur Durchführung
gemessener Ausblendung einer gesprochenen Suchfrage unter Einsatz
semantischer Analyse sind in P. J. Wyard et al „Spoken language systems – beyond
prompt and response" B
T Technology Journal 14 (1996) p. 187–205 besprochen.
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Um die Erfindung, ihre Ziele und
Vorteile vollkommener zu verstehen, beziehen Sie sich bitte auf die
folgende Spezifikation und die zugehörigen Zeichnungen.
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Kurzbeschreibung
der Zeichnungen
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1 ist
ein Blockdiagramm eines gegenwärtig
bevorzugten Ausführungsbeispiels
der Erfindung. 2 ist
ein Datenflussdiagramm, das den Wortwähler und die semantische Analysatorkomponente
des bevorzugten Ausführungsbeispiels
zeigt.
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Detaillierte
Beschreibung der bevorzugten Ausführungsbeispiele
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Bezugnehmend auf die 1, kann das interaktive Inhaltsuchsystem
der Erfindung vielleicht in das Fernsehgerät 10 oder in eine „Set-Top-Box" 12 integriert
werden. In beiden Ausführungsbeispielen ist
das System konzipiert, einen oder mehrere Kanäle zu überwachen, die momentan nicht
benutzt werden, um Untertiteltext oder Tonkanalsprache festzustellen, die
dem zuvor vom Benutzer gesprochenen Wunsch entspricht. In der 1 wurde eine Vielheit von
Tunern einschließlich
eines aktiven Kanaltuners 14 und einer Vielheit von Zusatztunern 16 illustriert.
Im illustrierten Ausführungsbeispiel
wird angenommen, dass n Zusatztuner vorhanden sind (wobei n eine ganze
Zahl größer als
0 ist). In ihrer einfachsten Form lässt sich die Erfindung möglicherweise
unter Verwendung eines einzigen Zusatztuners implementieren.
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Der aktive Kanaltuner 14 ist
auf einen vom Benutzer eingestellten Kanal abgestimmt, und dieser Tuner
wählt deshalb
den Kanal, den sich der Benutzer momentan auf dem Fernsehgerät 10 ansieht. Wenn
erwünscht,
können
einer oder mehrere Zusatztuner ebenfalls Programminhalt zum Betrachten
auf einem Fernsehgerät 10,
wie beispielsweise in einem „Split-Screen" Modus oder in einem „Bild in
Bild" Modus, liefern.
In der 1, ist der Zusatztuner,
als Tuner n markiert, angeschlossen Programminhalt zum Fernsehgerät 10 zu
liefern.
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Unter Einsatz aktueller Tunertechnologie, wählen der aktive Kanaltuner 14 und
die Zusatztuner 16 den gewünschten Kanal, indem sie das
entsprechende Frequenzband durch Bandpassfilterung des RF-Signals
wählen.
Während
Tuner dieses Typs dazu verwendet werden können die Erfindung zu implementieren,
werden auch andere Formen digitaler „Kanal"-Wahl ins Auge gefasst, wodurch der
gewünschte
Programminhalt dem Videodatenstrom im digitalen Wertebereich entnommen
wird. Für
Implementierungszwecke der Erfindung hängt die Art der Kanalwahl von
der Art und Weise ab, in der die Fernsehsignale codiert und gesendet
werden.
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Ungeachtet der Form der zum Senden
des Programmmaterials verwendeten Signale, sind die Zusatztuner 16 jeweils
eingestellt einen anderen Programmkanal zu überwachen, so dass die Untertiteltextinformation
und das Audiosignal vom System überwacht
werden kann. Der Benutzer wählt
die zu überwachenden
Kanäle,
indem er entweder Bildschirmmenüwahl
oder gesprochene Metabefehle verwendet.
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Das System verwendet einen Spracherkenner 18,
mit dem der Benutzer durch ein geeignetes Mikrofon 20 kommuniziert.
Das Mikrofon 20 kann vielleicht in das Fernsehgerät oder die „Set-Top-Box" eingebaut sein,
jedoch ist beim gegenwärtig
bevorzugten Ausführungsbeispiel
das Mikrofon in eine handgehaltene Fernbedienungseinheit 22 eingebaut, die
mit dem Fernsehgerät
oder der „Set-Top-Box" durch eine geeignete
Verbindung, wie beispielsweise eine Infrarotverbindung oder eine
festverdrahtete Verbindung kommuniziert.
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Der Spracherkennen 18 arbeitet
mit einem Satz Sprachmodellen 24 zusammen, die alle vom System
erkennbaren Wörter
repräsentieren.
Der Spracherkennen kann vielleicht auf „Hidden Markov Model"(HMM)-Technologie,
oder anderer Erkennungstechnologie auf Modellbasis beruhen. Das Wörterbuch
bzw. Lexikon von Wörtern,
die für
das System erkennbar sind, kann vielleicht nicht nur Wörter, sondern
Buchstaben des Alphabets einschließen, und dadurch dem System
gestatten vom Benutzer gesprochene Buchstaben beim Buchstabieren anderer
neuer Wörter
zu erkennen. Wie unten ausführlicher
erläutert
werden wird, gestattet der Einschluss von Sprachmodellen für Buchstaben
des Alphabets dem Benutzer den Spracherkennen zu trainieren neue
Wörter
zu lernen, selbst wenn keine Tastatur zum Tippen verfügbar ist.
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Der Spracherkenner 18, verwandelt,
in der Tat, gesprochene Äußerungen
zu Text, der den wahrscheinlichsten Wort- oder Phrasenkandidaten
(oder Buchstabenkandidaten) entspricht, die vom System erkannt werden.
Im gegenwärtig
bevorzugten Ausführungsbeispiel
gibt der Spracherkennen 18 den N-Besten Satzkandidaten
für jede
vom Benutzer gesprochene Satzäußerung aus.
Der Spracherkenner generiert ein Wahrscheinlichkeitsergebnis für jeden Satz,
das auf die Likelihood schließen
lässt,
dass der Satz der gesprochenen Äußerung entspricht.
Die Top-N-Kandidaten
werden selektiert und zur Weiterverarbeitung in den Wortwähler und
den semantischen Analysatorblock 26 gespeist.
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Der Wortwähler und semantische Analysatorblock 26 führen mehrere
Funktionen aus. Erstens löst
er welcher der N-Besten-Erkennungskandidaten vom Benutzer tatsächlich beabsichtigt
war. Zweitens analysiert er den semantischen Inhalt der ganzen Äußerung des
Benutzers, um zusätzliche
Information über
den Wunsch des Benutzers zu ermitteln, die möglicherweise nicht den einzelnen
Wörter
selbst zu entnehmen ist. Drittens analysiert der semantische Analysator
außerdem
die Eingabe des Benutzers, um Erkennungsfehler zu lösen und
zu bestimmen ob die Eingabesprache des Benutzers die Beschreibung von
Programminhalt repräsentiert
oder Metabefehle repräsentiert,
die als Instruktionen beabsichtigt sind, um Systembetrieb zu bewirken.
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Der Wortwähler und semantische Analysator verwenden
einen kombinierten lokalen Parser und globalen Parser, um den korrekten
Kandidaten aus den N-Besten-Kandidaten zu selektieren und außerdem semantische
Analyse auszuführen.
Die Details dieser Parserkomponenten sind nachstehend eingehender
beschrieben. Der Wortwähler
und semantische Analysator arbeitet mit einem Dialogmanager 28,
der hilft Zweideutigkeiten zu lösen,
indem er den Benutzer auffordert zusätzliche Information zu liefern,
um entweder den Programminhalt oder den Metabefehl zu spezifizieren.
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Der Dialogmanager 28 kann
entweder Text-Bedienerhinweise oder stimmhafte Bedienerhinweise
liefern. Text-Bedienerhinweise werden als alphanumerischer Text
generiert, der zur Anzeige am Bildschirm passend in das Videosignal
injiziert wird. Stimmhafte Bedienerhinweise werden innerhalb des Dialogmanagers
durch einen Sprachsynthesizer bereitgestellt und können vielleicht
zur Wiedergabe durch das Lautsprechersystem des Fernsehgeräts in den
Audiostrom injiziert werden.
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Falls erwünscht, kann ein Wort-Ereignisdatenspeicher 30 bereitgestellt
werden, um eine Aufzeichnung bisherig gelöster Wortzweideutigkeiten zu speichern,
was dem System ermöglicht
die Fernsehgewohnheiten des Benutzers zu „lernen", und dadurch den Wortwähler beim
Lösen nachfolgender Worterkennungszweideutigkeiten
zu unterstützen.
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Der Wortwähler und semantische Analysator ist
konzipiert die Bedeutung zu entnehmen, die hinter dem Wunsch des
Benutzers für
eine Kanalwahl steckt, und wird automatisch anwendbare Synonyme wählen, um
den Textanpassungsprozess zu verbessern. Wenn der Wortwähler und
semantische Analysator daher ermittelt, dass der Benutzer daran
interessiert ist sich ein Spiel von Fußball anzuschauen, werden Synonyme
und verwandte Wörter,
wie beispielsweise „touch
down," „kick-off," „NFL," „Superbowl", und dergleichen
der Synonym-Datenbank 32 des Wortwählers entnommen.
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Die entnommenen Wörter werden dann zusammen mit
dem ursprünglich
vom Benutzer gesprochenen Wort zu einem Wortlistenpuffer 34 gesendet, der
als dynamisches Wörterbuch
für den
Textanpassungsprozessor 36 dient. Der Textanpassungsprozessor 36 empfängt individuelle
Ströme
von Untertiteltextdaten und/oder Audiodaten ab den Zusatztunern 16 sowie
jene Information „live" gesendet und von
den jeweiligen Tunern gewählt
wird. Falls Audiodaten durch einen Zusatztuner bereitgestellt werden, verwendet
der Textanpassungsprozessor 36 die Dienste des Spracherkenners 18,
um den Audiostrom in Textdaten umzuwandeln.
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Der Textanpassungsprozessor 36 vergleicht jeden
der ab den Zusatztunern 16 ankommenden Textströme mit den
im Wortlistenpuffer 34 enthaltenen Wörtern. Wird eine Übereinstimmung
festgestellt, signalisiert der Prozessor 36 dem Kanalschalter 38,
der seinerseits eine Reihe verschiedener Aktionen, in Abhängigkeit
von dem vom Benutzer eingestellten Modus, auslöst.
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In einem ersten Modus, sendet der
Kanalschalter 38 einen Befehl an den aktiven Kanaltuner 14,
was bewirkt, dass der aktive Kanaltuner sofort auf den Kanal schaltet,
auf dem die festgestellte Wortübereinstimmung
auftrat. Der Benutzer/die Benutzerin wird somit sofort auf den Kanal
geschaltet, der den Inhalt enthält,
um den er bzw. sie zuvor ersucht hat.
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In einem zweiten Modus, schaltet
der Schalter 38 einen der Zusatztuner (z.B. Tuner n) auf
den Kanal, der die Wortübereinstimmung
ausgelöst
hat. In diesem Modus, fährt
der Zuschauer mit dem Anschauen des aktiven Kanals fort, es wird
ihm aber auch ein „Bild
in Bild" oder eine „Split-Screen" Ansicht des festgestellten
anderen Kanals präsentiert.
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In einem dritten Modus, aktiviert
der Kanalschalter einen Recorder 40, wie beispielsweise
einen DVD-Recorder, der das Programm auf dem Tuner aufzeichnen wird,
der die Wortübereinstimmung
ausgelöst
hat. Dieser Modus ermöglicht
dem Zuschauer sich den aktiven Kanal weiter anzusehen, während das
System den anderen gewählten
Kanal für
spätere
Wiedergabe aufzeichnet.
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Der Spracherkennen, der das Herz
des Worterkennungssystems der Erfindung bildet, wird vorzugsweise
mit einem Satz Sprachmodellen 24 versehen, der sprecherunabhängige Wort-
und Buchstabenschablonen für
die populärsten
Wörter
repräsentiert,
die zum Beschreiben von Programminhalt benutzt werden. Um aber dem
System zusätzliche
Flexibilität
zu verleihen, kann ein Modell-Trainingsprozessor 42 bereitgestellt
werden, damit einem individuellen Benutzer ermöglicht wird dem Sprachmodellwörterbuch
Wörter
hinzuzufügen.
Der Modell-Trainingsprozessor 42 nimmt zwei Stücke Information
als seine Eingabe: (a) Sprachinformation, die neuen Wörtern entspricht,
die der Benutzer dem Wörterbuch
hinzufügen
möchte
und (b) Textinformation, die das Buchstabieren jener neuen Wörter repräsentiert. Sprachinformation
wird via Mikrofon 20 auf dieselbe Weise bereitgestellt
wie Sprachinformation dem Spracherkennen 18 bereitgestellt
wird. Textinformation kann via eine Tastatur 44 oder ein
anderes geeignetes Texteingabegerät, einschließlich einem
Bildschirm-Texteingabesystem bereitgestellt werden, das die Kleintastaturtasten
der Fernbedienung 22 verwendet.
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Als ein alternatives Mittel der Eingabe
von Textinformation, lässt
sich der Spracherkennen 18 verwenden. In diesem alternativen
Modus spricht der Sprecher das neue Wort und buchstabiert es dann, indem
er ins Mikrofon 20 spricht. Der Spracherkennen 18 verwendet
seine Sprachmodelle buchstabierter Buchstaben, um die buchstabierte
Worteingabe zu interpretieren und diese mit der gesprochenen Äußerung zu
korrelieren, die das Wort selbst repräsentiert. Der Modell-Trainingsprozessor 42 konstruiert dann
Sprachmodelle und verwendet dieselben Modellparameter auf denen
die anfänglich
gelieferten Sprachmodelle beruhen.
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Der Wortwähler und semantische Analysator 26 führen die
wichtige Funktion aus, Sinn aus der gesprochenen Eingabe der natürlichen
Sprache des of Benutzers zu machen. Die Aufgabe des Wortwählers und
semantischen Analysators ist daher komplizierter als bloß Schlüsselwörter innerhalb
eines Stroms spracherkannten Texts auszumachen. Der Analysator entnimmt
nicht nur die wichtigen Schlüsselwörter, sondern
ebenso den Kontext jener Wörter,
so dass der semantische Inhalt bzw. die Bedeutung der gesprochenen
Eingabe bestimmt werden kann. Der Wortwähler und semantische Analysator
verwendet für
diesen Zweck ein duales Parsersystem. Das System ist in der 2 in Diagrammform veranschaulicht.
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Bezugnehmend auf die 2, unterhält der Analysator einen Rahmendatenspeicher 50,
in dem eine Vielheit von aufgabenbasierten Rahmen oder Schablonen
gespeichert ist. Die Datenstruktur dieser Schablonen ist diagrammatisch
bei 52 illustriert. Jeder Rahmen umfasst eine Vielheit von Schlitzen 54, in
die entnommene Schlüsselwörter platziert
werden sowie der Wortwähler
und semantische Analysator arbeitet.
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Ein lokaler Parser 56, der
auf einer LR-Grammatik 58 beruht, analysiert den vom Spracherkennen 18 (1) gelieferten Textdatenstrom 60 grammatisch.
Die LR-Grammatik ermöglicht
dem lokalen Parser Satzfragmente im Textstrom festzustellen und
zu markieren, die Schlüsselwörter enthalten,
die dazu verwendet wurden Wörter
zum Füllen des
Wortlistenpuffers 34 (1)
zu wählen.
Beispielsweise enthält
der lokale Parser 56 eine LR-Grammatik, um aus dem folgenden
Satz das Schlüsselwort „Fußball" herauszuziehen:
„Ich denke,
dass ich mir heute Abend gerne ein Fußballspiel anschauen möchte."
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Mit Hilfe seiner LR-Grammatik decodiert
der lokale Parser den obigen Satz, indem er die Struktur des Satzes
untersucht und ermittelt, dass das Objekt des Satzes „Fußballspiel" ist und, dass der
Benutzer außerdem
einen Zeitrahmenparameter spezifiziert hat, nämlich „heute Abend".
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Der lokale Parser 56 verschafft
sich dann Zugriff auf einen Datenspeicher von Schlüsselwortetiketten 62,
um den Schlüsselwörtern und
Phrasen den Sinn zu entnehmen. Der Schlüsselwortetiketten-Datenspeicher
kann vielleicht strukturiert sein für jede Phrase oder jedes Schlüsselwort
einen Rahmenetiketten- und Schlitzetikettenkennzeichner zu geben.
Das Schlüsselwort „Fußball" könnte eine
Rahmenetikette „Sport" und eine Schlitzetikette „Sportart" haben. Diese Schlüsseletiketten
erlauben dem lokalen Parser zu bestimmen, welchen Rahmen im Datenspeicher 52 er
benutzen soll und welchem Schlitz 54 die identifizierte
Phrase oder das identifizierte Schlüsselwort zugeordnet werden
sollte.
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Jeder der Rahmen im Rahmendatenspeicher 50 ist
zielorientiert. Das heißt
jeder Rahmen entspricht einer anderen Medieninhaltswahlaufgabe oder
Systembetriebsaufgabe. Der Bereich von Aufgaben kann so verschieden
wie die Wünsche
des Benutzers sein. In einem typischen, für Konsumentenanwendungen geeigneten,
Ausführungsbeispiel kann
das System möglicherweise
mit einem festgelegten Satz von Rahmen versehen sein, die jedem der
verfügbaren
Systembetriebsbefehle und einer Reihe von typischen Programminhaltswünschen entsprechen.
Der Benutzer könnte
somit in das System sprechen, um einen Systembefehl auszuführen, wie beispielsweise
das System anzuweisen ein identifiziertes Programm aufzuzeichnen,
statt es durch den aktiven Kanaltuner anzuzeigen. Ein Benutzerbefehl wie
beispielsweise: „Ich
möchte
die Seinfeld-Wiederholung morgen Abend aufzeichnen." würde bewirken,
dass sich das System in einen Aufzeichnungsmodus begibt. Der obige
Befehl würde
außerdem vom
lokalen Parser semantisch analysiert werden, um den vom Benutzer
gewünschten
Programminhalt, nämlich
die Seinfeld-Wiederholung, zu identifizieren.
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Ähnlich
könnte
der Benutzer von sich geben:
„Ich möchte mir Seinfeld jetzt ansehen."
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Dies würde bewirken, dass das System
sofort Kanäle
auf den einen schaltet, der die Seinfeld-Sendung trägt.
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In einigen Fällen könnte die LR-Grammatik des lokalen
Parsers vielleicht nicht ausreichend sein die Benutzereingabe ohne
Zweideutigkeit zu lösen. Dies
wird geschehen, wo der lokale Parser Satzfragmente identifiziert,
die, aus dem Kontext herausgenommen, mehrere Bedeutungen haben können. Beispielsweise
die folgende Eingabe: „Ich
möchte
mir Seinfeld ansehen und es aufzeichnen." präsentiert folgende
Zweideutigkeit. Der lokale Parser könnte mit gleicher Stichhaltigkeit
bestimmen, dass das vom Benutzer gewünschte Programm entweder (a) „Seinfeld" oder (b) „Seinfeld
und es aufzeichnen" ist.
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Um derartige Zweideutigkeiten zu
lösen, schließt das System
einen zweiten Parser, den globalen Parser 70 ein. Der globale
Parser 70 überwacht
außerdem
den Textstrom und empfängt
auch Eingabe vom lokalen Parser 56. Der globale Parser besitzt
einen Satz von Entscheidungsbäumen 72,
die er dazu verwendet Zweideutigkeiten wie die oben illustrierte
zu lösen.
Insbesondere besitzt der globale Parser 70 einen Satz Entscheidungsbäume 72,
d.h. einen Entscheidungsbaum für
jede Bedeutung. Jeder Entscheidungsbaum ist außerdem für die Lösung von Zweideutigkeiten in
der repräsentierten
Bedeutung verantwortlich. Jeder Entscheidungsbaum ist eine binäre Baumstruktur,
in welcher der Wurzelknoten und die Zwischenknoten jeweils eine
Frage enthalten, die mit JA oder NEIN beantwortet werden kann.
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Beantworten einer gegebenen Frage
verzweigt sich nach links oder rechts zu einem sukzessiv niedrigeren
Knoten, abhängig
davon ob die Antwort JA oder NEIN war. Die endgültigen Knoten oder Blattknoten
enthalten die Bestimmung der zum Ausdruck gebrachten Bedeutung.
Das System verwendet diese Entscheidungsinformation zum Lösen von Zweideutigkeiten,
indem es den richtigen Rahmen aus dem Rahmendatenspeicher 50 wählt und Schlüsselwörter den
richtigen Schlitzen zuordnet.
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Nach dem der Rahmendatenspeicher
durch die lokalen und globalen Parser bestückt worden ist, verschafft
sich das Wortwählermodul 74 Zugriff
auf den Datenspeicher 50, um die Liste der anwendbaren Schlüsselworte
zur Übertragung
an den Wortlistenpuffer 34 zu erhalten. Das Wählermodul
kann vielleicht die Dienste eines elektronischen Thesaurus 76 einsetzen,
um Synonyme oder zusätzliche
Wörter
zu generieren, um die an den Wortlistenpuffer gelieferte Schlüsselwortliste
zu bereichern. Das Wortlistenwählermodul
könnte,
beispielsweise, dem Rahmendatenspeicher 50 das Wort „Fußball" entnehmen und zusätzliche
Wörter
wie beispielsweise „touchdown," „Green Bay Packers," oder „NFL" vom Thesaurus 76 erhalten.
In dieser Hinsicht soll man zur Kenntnis nehmen, dass die zusätzlichen
gewählten
Wörter nicht
notwendigerweise Synonyme im Wörterbuchsinn
konstituieren müssen.
Vielmehr können
sie zusätzliche
Wörter
oder verwandte Wörter
konstituieren, die häufig
in natürlich
gesprochener Sprache vorzufinden sind und das Subjekt des benutzerspezifizierten
Schlüsselworts
involvieren.
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Aus dem Vorgenannten wird man erkennen, dass
der automatische Suchmechanismus der Erfindung die Aufgabe viel
leichter macht, Programmmaterial in einem Fernsehsystem zu identifizieren,
das Zugriff auf viele Informationskanäle hat. Obwohl die Erfindung
in ihrem gegenwärtig
bevorzugtem Ausführungsbeispiel
beschrieben worden ist, wird mit einbegriffen sein, dass die Erfindung
zu Modifikation und Änderung
fähig ist,
ohne vom Umfang der Erfindung abzuweichen wie sie in den angehängten Ansprüchen dargelegt
ist.