자연스런 대화체 발화를 합성해 낼 수 있는 음성합성기를 개발하고, 무한대 어휘의 대화체 발화를 인식할 수 있는 음성인식기를 개발하기 위해서는 정교하게 제작된 방대한 양의 대화체 음성 및 운율 DB를 필수적으로 갖춰야한다. 이 논문에서는 대화체 음성 자료의 수집 방법과 대화체 음성 및 운율 DB 제작 방법에 관해 자세하게 논의한다.
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.
대화체는 문어체와는 달리 생략과 대용현상이 빈번히 발생하고, 문장의 표면적 의미외에 화자가 전달하고자 하는 의도를 내포하고 있다. 그러므로 대화체 번역은 언어적 분석에 의한 단순한 번역이 아닌, 이해에 기반한 번역이어야 한다. 본 논문에서는 대화의 상황을 모델링한 대화모델을 이용하여 이해에 기반한 대화체 기계번역을 시도하였다. 또한 대화체 기계번역이 자동통역 등에 응용된다고 할 때, 실시간 번역과 불완전한 입력과 같은 예외 상황에 대한 적절한 대응이 보장되어야 한다. 이러한 점을 반영하기 위하여 지식기반 모델과 확률 기반 모델을 결합한 해석, 생성 시스템을 구현하여 효율성과 견고성을 갖춘 이해에 기반한 대화체 기계번역 시스템을 연구하고자 한다. 이 연구는 한국통신으로부터 지원을 받아서 수행하고 있는 과제로써 현재 3000단어 수준의 실제 대화를 대상으로 한->영 대화 번역에 대해 실험을 하고 있으며, 시스템의 확장성을 고려한 지식 베이스-사전, 문법 등-를 구축하였다.
본 논문은 지식경제부의 지원 하에 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 2010년에 개발하고 있는 패턴기반 영한 메신저 대화체 문장 번역 시스템에 관한 것이다. 본 논문의 목표는 문어체 문장 위주의 패턴기반 영한 웹문서 자동번역 시스템을 대화체 문장 위주의 패턴기반 영한 메신저 자동번역 시스템으로 전환하고자 할 때, 특화하는 방법 및 모듈에 관해 기술하는 것이다. 영어권 Native speaker로부터 수집한 메신저 대화체 문장을 대상으로 번역률을 평가한 결과, 문어체 위주의 영한 웹 자동번역 시스템은 71.83%인 반면, 대화체 위주의 영한 메신저 자동번역 시스템은 76.88%였다. 대화체 문장을 대상으로 번역률을 5.05% 향상시킬 수 있었던 이유는 본 논문에서 제시한 특화 방법을 따른 결과라고 할 수 있다.
본 연구에서는 한국어 대화체에 사용되는 담화표지와 부 대화의 유형을 분석하였다. 한국어 대화체에 사용되는 각종 담화표지에 대한 기존의 언어학적 연구를 정리하였고, 실제 한국어 대화자료를 녹취, 전사하여 연구에 필요한 데이터를 만들었으며, 이 데이터를 분석하여 한국어 대화체에서 관찰되는 부 대화의 유형을 분류하고자 하였다. 또한 각 부 대화와 담화표지들간의 관계를 규명하려는 시도를 하였다. 이것은 인간과 컴퓨터간의 특정 목적 대화를 구현하는 데도 중요한 역할을 한다. 특히 인간과 컴퓨터가 예약, 상담 등 특정 목적을 달성하기 위한 대화를 수행할 수 있는 프로그램을 구축하는 데 있어서, 인간이 실제로 사용하는 담화표지 및 의사소동 책략 등을 반영할 수 있게 해줄 것이다. 담화분석 연구자들이 실제 대화 자료를 분석하여 한국어 대화체의 기저에 흐르는 대화의 메카니즘을 다방면에서 종합적으로 정리하면 그 결과를 토대로 전산학 연구자들이 한층 바람직한 한국어 대화인지 모형을 만들어낼 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문의 목적은 외국어 학습자가 대화체와 설명체 텍스트를 읽기를 하는 동안, 텍스트 유형이 쓰기에 있어서 어휘향상에 어떻게 영향을 주는 지를 밝히는데 있다. 실험집단은 3개의 그룹으로 나뉘어졌다. 첫번째 그룹은 대화체 텍스트를 읽었고, 두번째 그룹은 설명체 텍스트를 읽었다. 한편, 세번째 그룹은 대화체와 설명체 글을 번갈아 가며 읽었다. 학습과정이 끝난 후, 어휘 테스트를 통해 집단 간의 비교를 하였고, ETS 에세이 평가에 나타난 평가 결과를 토대로 어휘에 나타난 특징을 분석하여 비교 하였다. 실험 결과는, 학습자의 모르는 어휘에 대한 이해에 있어서, 설명체 텍스트가 대화체 텍스트보다 우수하다는 것을 증명하였다. 더욱이, 대화체와 설명체를 동시에 읽은 집단이 대화체만 읽은 집단이나 설명체만 읽은 집단보다 어휘 향상에 이어서 더 우수함을 보여 주었다. 한편, ETS 에세이 쓰기에 나타난 결과는 상대적으로 설명체 글의 학습자가 틀린 오류가 가장 많았다.
본 논문에서는 한-일 대화체 기계번역 시스템을 위한 대화체 모델을 제시한다. 이 대화체 모델에서는 구문분석과 의미분석을 거치지 않고 형태소 분석만을 이용하여 대화체 모델을 구현하였다. 대화체모델은 담화문으로부터 목표를 추출하는 GOAL DETECTOR, 추출된 목표에 맞는 플랜을 제시하는 PROPOSER, 제시된 플랜의 적합성 여부를 결정하는 PROJECTOR, 플랜의 실행 후 결과를 시스템의 환경에 반영하는 EXECUTOR 및 영역에 대한 지식을 표현하는 영역지식(Domain Knowledge)으로 구성이 된다.
대화체는 문어체와는 달리 화자와 청자 사이의 질의/응답으로 이루어진 형태의 문장들을 가지며, 생략과 대용어가 빈번히 발생하는 특징을 갖는다. 이러한 대화 형태에서 어떠한 한 문장에는 화자가 전달하고자 하는 의도를 포함하고 있다. 이러한 대화체 문장들을 번역하는 것은 단순한 언어적 분석에 의한 번역으로서는 많은 번역상의 오류가 발생하게 된다. 따라서 대화체 문장들의 올바른 번역을 위해서는 대화의 상황을 반영하는 문맥 정보가 부가적으로 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문맥 정보로서 화행을 사용하여 대화체 기계번역을 수행하고자 한다. 화행(Speech Act)이란 화자에 의해 의도되어 발화 속에 포함된 언어적 행위를 나타내며, 이러한 화행을 분석함으로써 화자의 의도를 파악하고 이를 통해 올바른 번역을 수행할 수 있게 된다. 본 기계번역 시스템에 포함된 화행 분석 과정에서는 대화를 화행으로 모델링한 담화 문법과 유사한 형태의 재귀적 대화 전이망(Recursive Dialog Transition Network)을 사용하게 된다. 본 논문에서는 호텔 예약 영역에서의 기계번역 시스템에 대한 간단한 소개와 화행의 종류 및 분석 방법과 이를 통한 기계번역 방식에 대해 살펴보도록 하겠다.
본 논문에서는 발화 유형을 대화체와 낭독체의 두 가지로 구분하여 각 발화 유형에서 억양구를 형성하는 특징을 살펴보았다. 실험 결과, 한 문장 내에 두 개 이상의 억양구가 생성되는 경우와 접속문의 경우에는 낭독체에서 더 많은 억양구가 형성되었다. 대화체에서 더 많은 억양구가 형성되는 경우는 주로 주어 다음에 억양구가 형성되는 경우이며, 대화체 발화에서는 한 문장내에 두 개 이상의 억양구가 형성된 경우는 존재하지 않았다. 이러한 실험 결과를 바탕으로 억양구의 형성이 음절수뿐만 아니라 문장의 구조에 영향을 받으며, 이 두 가지 요인이 발화 유형에 따라 다르게 적용된다는 운율적 특징을 파악할 수 있다.
대화체 연속음성은 자연스러운 발화로 낭독체 문장에 비해 잡음, 간투어와 같은 비문법적인 요소가 많고, 발음의 변이가 심하다. 이런 이유로 대화체 연속음성을 인식하기 위해서는 대화 현상을 분석하고 그 특징을 반영하여야 한다. 본 논문에서는 실제 대화음성에 빈번히 나타나는 대화 현상들을 분류하고 각 현상들을 모델링하여 대화체 연속음성 인식을 위한 기본 베이스라인을 구축하였다. 대화 현상을 묵음 구간과 잡음, 간투어, 반복/수정 발화의 디스풀루언시 (disfluencies), 표준전사와 다른 발음을 갖는 발음변이 현상으로 나누었다. 발음변이 현상은 다시 양성음의 음성음화, 음운축약/탈락현상, 패턴화된 발음변이, 발화오류로 세분화하였다. 대화체 음성인식을 위해서 빈번히 나타나는 묵음구간을 고려한 학습과 잡음, 간투어 처리를 위한 음향모델을 각각 추가하였다. 발음변이 현상에 대해서는 출현빈도수가 높은 것들만을 대상으로 발음사전에 다중 발음열을 추가하였다. 대화현상을 고려하지 않고 낭독체 스타일로 음성인식을 수행하였을 때 형태소 에러율 (MER: Morpheme Error Rate)은 31.65%였다. 이에 대한 형태소 에러율의 절대값 감소는 묵음 모델과 잡음 모델을 적용했을 때 2.08%, 간투어 모델을 적용했을 때 0.73%, 발음변이 현상을 반영했을때 0.92%였으며, 최종적으로 27.92%의 형태소 에러율을 얻었다. 본 연구는 대화체 연속음성 인식을 위한 기초 연구로 음향모델과 어휘모델, 언어모델 각각에 대한 베이스라인으로 삼고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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