Szene to text parser mittels feature set

 Als Semantik Gap wird die Lücke bezeichnet zwischen natürlicher Sprache einerseits und Rohdaten welche durch sensoren erhoben wird andererseits. Solange es einen semantic gap gibt, scheitert eine mensch maschine kommunikation. Ein Roboter versteht nicth einen Befehl wie "fahre zum Regal A und entnehme die rote box".

Der Gap wird mittels grounded language geschlossen, was in zwei richtungen verläuft. 

a) Natürliche Sprache -> Sensordaten
b) Sensordaten -> natürliche Sprache

Natürliche Sprache lässt sich mittels feature engineering erzeugen. Ein feature set bezeichnet im Maschinen learning eine Liste von Werten. Für das Beispiel "Überwaschung einer Straßenverkehrskreuzung" sind geeignete features:

- Quelle und Ziel des Autos
- Farbe des Autos
- Größe des Autos
- Geschwindigkeit

Aus diesem Feature set lässt sich eine Sprachausgabe erzeugen wie:

- "Ein blauer Kleinwagen aus nörderlicher Richtung fährt nach Süden. Er fährt sehr langsam".
- "Ein weißer LKW aus Westlicher Richtung fährt nach Süden. Er fährt mittelschnell".

Features im Maschinen learning sind das selbe wie statistische Merkmale in beschreibenden Statistik. Es sind eine Reihe von Werte in einem Statistikbogen die gemessen werden. der Unterschied ist dass im maschine learning diese Daten computerlesbar vorliegen und häufig automatisiert gemessen werden z.B. über Kmaeras und induktionsschleifen im Boden. Das feature set stellt eine zwischenschicht da zwischen sensordaten und natürlicher sprache.

Auf den ersten blick sieht ein feature set nicht besonders anspruchsvoll aus. Es ist eine Liste mit Werte die man als histogram darstellen kann, vergleichbar mit einem Farbhistogram für ein photo. Der entscheidene Vorteil besteht darin dass features eine Zwischenposition einnehmen zwischen sensorrohdaten einerseits und natürlicher Sprache andererseits.