Zur Detektion domänenspezifischer Informationsbedürfnisse im Conversational Search-Diskurs

Item type:	Thesis of the University of Regensburg (Masters)
Open Access Type:	Primary Publication
Date:	16 August 2018
Referee:	PD Dr. David Elsweiler and Prof. Dr. Bernd Ludwig
Date of exam:	16 August 2018
Institutions:	Languages and Literatures > Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur (I:IMSK) > Lehrstuhl für Informationswissenschaft (Prof. Dr. Udo Kruschwitz) Informatics and Data Science > Department Human-Centered Computing > Lehrstuhl für Informationswissenschaft (Prof. Dr. Udo Kruschwitz)
Keywords:	Conversational Search;Natural Language Understanding
Dewey Decimal Classification:	000 Computer science, information & general works > 004 Computer science 000 Computer science, information & general works > 020 Library & information sciences 400 Language > 400 Language, Linguistics
Status:	Published
Refereed:	Yes, this version has been refereed
Created at the University of Regensburg:	Yes
Item ID:	41729

Abstract (German)

In dieser Arbeit wurde untersucht, ob es möglich ist, domänenspezifische Informationsbedürfnisse, die während der Konversation entstehen, vorherzusagen. Als Domäne wurde der Bereich „Kochen“ verwendet. Dazu wurden tendenziell naturalistische, simulierte Kochexperimente mit 45 Personen durchgeführt. Die dabei erhobenen annotierten Sprachdaten dienten als Input für einen Random ...

Abstract (German)

In dieser Arbeit wurde untersucht, ob es möglich ist, domänenspezifische Informationsbedürfnisse, die während der Konversation entstehen, vorherzusagen. Als Domäne wurde der Bereich „Kochen“ verwendet. Dazu wurden tendenziell naturalistische, simulierte Kochexperimente mit 45 Personen durchgeführt. Die dabei erhobenen annotierten Sprachdaten dienten als Input für einen Random Forest-Klassifikator, der Word Embeddings als Features zur Klassifikation verwendet. Es konnten Klassifikationsgenauigkeiten bis zu 44% erzielt werden. Die Ergebnisse zeigten, dass es prinzipiell möglich ist, Informationsbedürfnisse in einer bestimmten Domäne automatisiert vorherzusagen.

Translation of the abstract (English)

This thesis examined whether it is feasible to detect domain specific information needs during a conversation. For this purpose, a rather naturalistic and simulated approach was used in the cooking domain. Cooking experiments with 45 persons have been conducted. The speech data of these conversations was annotated and used as input for a random forest classifier employing word embeddings as ...

Translation of the abstract (English)

This thesis examined whether it is feasible to detect domain specific information needs during a conversation. For this purpose, a rather naturalistic and simulated approach was used in the cooking domain. Cooking experiments with 45 persons have been conducted. The speech data of these conversations was annotated and used as input for a random forest classifier employing word embeddings as features. Finally, accuracies up to 44% were achieved which leads to the conclusion that it is generally possible to detect domain specific information needs.

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