• Title/Summary/Keyword: 對話

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Efficient Presentation of Messages on Tree-based Conversation Interface (트리기반 대화 인터페이스에서 메시지의 효율적인 프레젠테이션)

  • Kim Kyungdeok
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2004.11a
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    • pp.943-946
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    • 2004
  • 본 논문에서는 트리기반 대화 인터페이스에서 대화 메시지의 효율적인 프레젠테이션 방법을 제안한다. 대화 인터페이스는 교육, 오락, 비즈니스 등에서 유용한 도구로서 활용이 되고 있지만, 형식적인 대화를 지원하기 위한 방법이 아직 미흡한 편이다. 기존 트리기반 대화 인터페이스는 응답 관계를 체계적으로 나타낼 수는 있지만 메시지가 수신될 때마다 메시지의 창의 이동이 발생하며, 또한 다양한 메시지의 주제에 따라 다중으로 수신되는 메시지의 프레젠테이션으로 인한 메시지 뷰의 이동으로 대화 내용의 파악이 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 트리기반 대화 인터페이스에서 대화 메시지에 해당하는 노드의 폴딩(folding)을 이용하여 효율적인 프레젠테이션을 위한 방법을 제안한다. 응용 분야로는 게임, 협업, 원격교육 등이다.

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Methodology of Trigger Generation optimized for Dialogue Relation Extraction task (대화형 관계 추출 태스크에 최적화된 트리거 생성 방법론)

  • Gyeongmin Kim;Junyoung Son;Jinsung Kim;Jaechoon Jo;Heuiseok Lim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.374-378
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    • 2022
  • 대화형 관계 추출의 목표는 주어진 대화에서 두 개체 간의 관계를 식별하는 것이다. 대화 중에 화자는 개체 및 관계와 관련이 있는 단서인 트리거를 통해 특정 개체 간 관계를 식별하는 것에 힌트를 얻을 수 있다. 그러나 데이터에 대해 항상 트리거 정보가 존재하는 것이 아니므로 트리거를 활용해 성능을 향상시키는 것은 어렵다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 대화, 개체, 관계 중심으로 트리거 생성 모델을 학습하고, 이를 통해 생성된 트리거를 대화형 관계 추출에 학습하여 관계 식별에 효과적인 성능 향상을 보이는 접근법을 제안한다. 제안하는 접근법은 대화형 관계 추출 태스크에서 기존 성능과 비교한 결과 Dev, Test에서 각각 F1 19.74%p, F1 15.53%p 의 성능 향상을 보였다.

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Frame Arguments Role Labeling for Event extraction in Dialogue (대화문에서의 이벤트 추출을 위한 프레임 논항 역할 분류기)

  • Heo, Cheolhun;Noh, Youngbin;Hahm, Younggyun;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.119-123
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    • 2020
  • 이벤트 추출은 텍스트에서 구조화된 이벤트를 분석하는 것이다. 본 논문은 대화문에서 발생하는 다양한 종류의 이벤트를 다루기 위해 이벤트 스키마를 프레임넷으로 정한다. 대화문에서의 이벤트 논항은 이벤트가 발생하는 문장 뿐만 아니라 다른 문장 또는 대화에 참여하는 발화자에서 발생할 수 있다. 대화문 주석 데이터의 부재로 대화문에서의 프레임 파싱 연구는 진행되지 않았다. 본 논문이 제안하는 모델은 대화문에서의 이벤트 논항 구간이 주어졌을 때, 논항 구간의 역할을 식별하는 모델이다. 해당 모델은 이벤트를 유발한 어휘, 논항 구간, 논항 역할 간의 관계를 학습한다. 대화문 주석 데이터의 부족을 극복하기 위해 문어체 주석 데이터인 한국어 프레임넷을 활용하여 전이학습을 진행한다. 이를 통해 정확도 51.21%를 달성한다.

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Korean Generation-based Dialogue State Tracking using Korean Token-Free Pre-trained Language Model KeByT5 (한국어 토큰-프리 사전학습 언어모델 KeByT5를 이용한 한국어 생성 기반 대화 상태 추적)

  • Kiyoung Lee;Jonghun Shin;Soojong Lim;Ohwoog Kwon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.644-647
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    • 2023
  • 대화 시스템에서 대화 상태 추적은 사용자와의 대화를 진행하면서 사용자의 의도를 파악하여 시스템 응답을 결정하는데 있어서 중요한 역할을 수행한다. 특히 목적지향(task-oriented) 대화에서 사용자 목표(goal)를 만족시키기 위해서 대화 상태 추적은 필수적이다. 최근 다양한 자연어처리 다운스트림 태스크들이 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 사용하고 그 위에서 해당 도메인 태스크를 미세조정하는 방식으로 좋은 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 한국어 토큰-프리(token-free) 사전학습 언어모델인 KeByT5B 사용하고 종단형(end-to-end) seq2seq 방식으로 미세조정을 수행한 한국어 생성 기반 대화 상태 추적 모델을 소개하고 관련하여 수행한 실험 결과를 설명한다.

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Dialogue State Tracking using Circumstance Information to Improve the Accuracy of Task-Oriented Dialogue System in Metaverse (메타버스에서 목적 지향 대화 시스템의 정확도 향상을 위한 상황 정보 활용 대화 상태 추적 기술)

  • Kim, Seungyeon;Bang, Junseong
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.27 no.5
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    • pp.685-693
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    • 2022
  • The Metaverse is getting popular due to the demands for digital transformation and non-contact communication platforms. A conversation system which facilitates communication is not widely applied yet in Metaverse. In this work, we present a method that revises primitive dialogue state using circumstance information from Metaverse. The presented model that leverages both dialogue and circumstance information consists of a dialogue state tracking module and a circumstance state tracking module. In the model, a dialogue state is updated with an algorithm which compares a dialogue state and a circumstance state. As a conversation that reaffirms user intent is added, a wrong dialogue state can be revised and the accuracy of a conversation system can be improved.

An Effective Adaptive Dialogue Strategy Using Reinforcement Loaming (강화 학습법을 이용한 효과적인 적응형 대화 전략)

  • Kim, Won-Il;Ko, Young-Joong;Seo, Jung-Yun
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.35 no.1
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    • pp.33-40
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    • 2008
  • In this paper, we propose a method to enhance adaptability in a dialogue system using the reinforcement learning that reduces response errors by trials and error-search similar to a human dialogue process. The adaptive dialogue strategy means that the dialogue system improves users' satisfaction and dialogue efficiency by loaming users' dialogue styles. To apply the reinforcement learning to the dialogue system, we use a main-dialogue span and sub-dialogue spans as the mathematic application units, and evaluate system usability by using features; success or failure, completion time, and error rate in sub-dialogue and the satisfaction in main-dialogue. In addition, we classify users' groups into beginners and experts to increase users' convenience in training steps. Then, we apply reinforcement learning policies according to users' groups. In the experiments, we evaluated the performance of the proposed method on the individual reinforcement learning policy and group's reinforcement learning policy.

Supporting Media using XML-based Messages on Online Conversational Activity (온라인 대화 행위에서 XML 기반 메시지를 이용한 미디어 지원)

  • Kim, Kyung-Deok
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.11B no.1
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    • pp.91-98
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    • 2004
  • This paper proposes how to support various media on online conversational activity using XML(extensible Markup Language). The method converts media information into XML based messages and handles alike conventional text based messages. The XML based messages are unified to an XML document, and then a HTML document is generated using the XML and an XSLT documents in a server. A user in each client can play or present media through the hyperlink that is associated media information on the HTML document. The suggested method supports use of various media (text, image, audio, video, documents, etc) and efficient maintenance of font size, color, and style on messages according to extension and modification of XML tags. For application, this paper implemented the system to support media that has client and server architecture on online conversational activity. A user in each client inputs text or media based message using JAVA applet and servlet on the system, and conversational messages on every users' interfaces are automatically updated whenever a user inputs new message. Media on conversational messages are played or presented according to a user's click on hyperlink. Applications for the media presentation are as follows : distance learning, online game, collaboration, etc.

Computational Processing of Korean Dialogue and the Construction of Its Representation Structure Based on Situational Information (상황정보에 기반한 한국어대화의 전산적 처리와 표상구조의 구축)

  • Lee, Dong-Young
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.9B no.6
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    • pp.817-826
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    • 2002
  • In Korean dialogue honorification phenomenon may occur, an honorific pronoun may be used, and a subject or an object may be completely omitted when it can be recovered based on context. This paper proposes that in order to process Korean dialogue in which such distinct linguistic phenomena occur and to construct its representation structure we mark and use the following information explicitly, not implicitly : information about dialogue participants, information about the speech act of an utterance, information about the relative order of social status for the people involved in dialogue, and information flow among utterances of dialogue. In addition, this paper presents a method of marking and using such situational information and an appropriate representation structure of Korean dialogue. In this paper we set up Korean dialogue representation structure by modifying and extending DRT (Discourse Representation Theory) and SDRT (Segmented Discourse Representation Theory). Futhermore, this paper shows how to process Korean dialogue computationally and construct its representation structure by using Prolog programming language, and then applies such representation structure to spontaneous Korean dialogue to know its validity.

KoDialoGPT2 : Modeling Chit-Chat Dialog in Korean (KoDialoGPT2 : 한국어 일상 대화 생성 모델)

  • Oh, Dongsuk;Park, Sungjin;Lee, Hanna;Jang, Yoonna;Lim, Heuiseok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.457-460
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    • 2021
  • 대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.

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Customization for English-Korean Spoken Language Machine Translation (영한 대화체 자동번역을 위한 특화 방안)

  • Lee, Ki-Young;Roh, Yoon-Hyung;Kwon, Oh-Woog;Choi, Sung-Kwon;Kim, Young-Gil
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2009.10a
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    • pp.50-55
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    • 2009
  • 현재, 자동번역의 도메인은 응용 프로그램의 요구에 따라, 점차 문어체에서 대화체(spoken language)로 옮겨가고 있는 추세이다. 본 논문은 대화체가 지니는 특성을 자동번역 시스템을 구성하는 각 모듈별 및 지식 관점에서 분석하였다. 특성 분석을 기반으로 하여, 본 논문에서는 여행 영역을 대상으로 하는 대화체 자동번역시스템의 특화를 수행하였다. 대화체 자동번역을 위한 새로운 지식으로 구조화 번역메모리(Translation Memory)가 도입되었으며, 시스템을 구성하는 각 모듈별로 대화체 특화가 이루어졌다. 또한 기존의 문어체용 기구축 패턴 등이 정비되었으며, 고빈도 대화체 표현에 대한 신규 패턴이 도입되었다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 대화체 자동번역에 있어서 번역률 향상이 있었다.

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