The purpose of this study was to explore the effects of Cogenerative Dialogues embedded in a modeling-centered science learning and instruction on 7th grade female $students{\acute{i}}$ understanding of scientific models and modelling A total of 49 7th grade female students in two classrooms participated in a series of five modeling-centered science lessons, and 17 students volunteered to participate in this study. Participating students were divided into four groups, and two groups were randomly assigned to a treatment group who were asked to participate in Cogenerative Dialogues after each lesson, while the others, a control group, who did not. For data analysis, Upmeier and $Kr{\ddot{u}ger^{\prime}s$ framework was used to explore $participants{\acute{i}}$ understanding of model, and a revised $Baek{\acute{i}}s$ framework was used to examine $participants{\acute{i}}$ modeling process. Data analysis indicated that students who participated in Cogenerative Dialogues generally showed richer understanding of scientific models, as well as modeling, than the others who did not. This study suggests that Cogenerative Dialogues can be used as an educationally meaningful method for science educators to encourage students actively participate in a whole process of science instruction and learning, which assists them to increase their understanding not only of scientific models and modeling specifically but also of the nature and processes of scientific practice in general.
Yong-Seok Choi;Yo-Han Park;Wencke Liermann;Kong Joo Lee
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.263-268
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2023
백채널은 화자의 말에 언어 및 비언어적으로 반응하는 것으로 상대의 대화 참여를 유도하는 역할을 한다. 백채널은 보편형 대화 참여와 반응형 대화 참여로 나뉠 수 있다. 보편형 대화 참여는 화자에게 대화를 장려하도록 하는 단순한 반응이다. 반면에 반응형 대화 참여는 화자의 발화 의도를 파악하고 그에 맞게 반응하는 것이다. 이때 발화의 의미를 파악하기 위해서는 표면적인 의미뿐만 아니라 대화의 맥락을 이해해야 한다. 본 논문에서는 대화 맥락을 반영한 백채널 예측 모델을 제안하고 예측 성능을 개선하고자 한다. 대화 맥락을 요약하기 위한 방법으로 전체 요약과 선택 요약을 제안한다. 한국어 상담 데이터를 대상으로 실험한 결과는 현재 발화만 사용했을 때보다 제안한 방식으로 대화 맥락을 반영했을 때 성능이 향상되었다.
Jung, Sang-Keun;Lee, Cheong-Jae;Lee, Gary Geun-Bae
Annual Conference on Human and Language Technology
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2005.10a
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pp.127-133
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2005
음성 기반의 대화 처리는 음성인식 오류, 음성언어이해 오류, 대화 처리 오류 등 많은 오류를 수반하며 진행된다. 이러한 오류들로 인해 시스템이 인지하는 사용자의 의도는 최초의 사용자 의도와는 그 차이가 벌어지게 된다. 사람과 사람사이의 대화에서도 역시 이러한 의도의 차이는 발생하게 되며, 사람은 이러한 의도의 차이를 확인대화를 통해서 좁혀가게 된다. 본 연구는 이러한 사람과 사람사이의 확인대화를 음성대화시스템에 적용하는 방법론에 대해 논한다. 확인대화의 신뢰도와 오류수정율을 높이기 위하여 오류감지 단계를 3단계로 나누고 그 3단계의 오류 정보를 이용하여, 확인대화전문가 시스템을 통한 다단계 오류수정 방법을 보인다.
Dialog system is becoming a new dominant interaction way between human and computer. It allows people to be provided with various services through natural language. The dialog system has a common structure of a pipeline consisting of several modules (e.g., speech recognition, natural language understanding, and dialog management). In this paper, we tackle a task of domain classification for the natural language understanding module by employing machine learning models such as convolutional neural network and random forest. For our dataset of seven service domains, we showed that the random forest model achieved the best performance (F1 score 0.97). As a future work, we will keep finding a better approach for domain classification by investigating other machine learning models.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.209-213
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2023
최근 자연어 이해 분야에서 대규모 언어모델 기반으로 프롬프트를 활용하여 모델과 상호작용하는 방법이 널리 연구되고 있으며, 특히 상담 분야에서 언어모델을 활용한다면 내담자와의 자연스러운 대화를 주도할 수 있는 대화생성 모델로 확장이 가능하다. 내담자의 상황에 따라 개인화된 상담대화를 진행하는 모델을 학습시키려면 동일한 내담자에 대한 과거 및 차기 상담대화가 필요하지만, 기존의 데이터셋은 대체로 단일 대화세션으로 구축되어 있다. 본 논문에서는 언어모델을 활용하여 단일 대화세션으로 구축된 기존 상담대화 데이터셋을 확장하여 연속된 대화세션 구성의 학습데이터를 확보할 수 있는 프롬프트 기반 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 대화내용을 반영한 요약질문 생성단계와 대화맥락을 유지한 차기 상담대화 생성 단계로 구성되며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 상담 분야의 데이터셋을 확장하고 사용자 평가를 통해 제안 기법의 데이터 증강이 품질에 미치는 영향을 확인한다.
모바일 혁명 빅데이터와 사물인터넷 시대에 접어들면서 인간의 음성과 말로 다양한 장치와 서비스를 제어하고 이용하는 것은 당연시되고 있다. 음성대화처리 기술은 인간 중심의 자유로운 발화를 인식하고 이해 및 처리하는 방향으로 발전하게 될 것이다. 본고에서는 현재 음성대화처리 기술 국내외 기술 및 산업 동향과 지식재산권 동향을 살펴보고, 인간 중심의 자유발화형 음성대화처리 기술 개념과 발전방향에 대해 기술한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.560-563
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2012
본 논문은 한국전자통신연구원(ETRI)에서 2010 년부터 2015 년까지 5 년간에 걸쳐 개발 예정인 영어 교육용 대화 시스템 중 2011 년에 개발된 관광용 영어 교육용 대화 시스템 중 도시 관광 도메인을 대상으로 한 도시 관광용 영어 대화 시스템을 소개하는 것을 목표로 한다. 도시 관광용 영어 대화 시스템은 크게 대화 이해 모듈, 대화 관리 모듈, 대화 생성 모듈, 대화 모델링 구축/관리 모듈, 대화 지식 구축 도구로 구성된다. 도시 관광용 영어 대화 시스템 평가를 위해 평가자를 초급, 중급, 고급의 3 개 그룹으로 나누어 평가를 실시하였다. 평가자는 원격 웹 평가 도구에 접속하여 4 개의 대화 미션에 대해 영어로 대화 시스템과 대화를 실시하였으며 평가는 태스크 성공률로 측정되었다. 태스크 성공률은 82.5%로 측정되었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2006.10e
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pp.177-182
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2006
대화 시스템에 관한 기존 연구는 대화 현상에 대한 원리를 이해하는데 초점을 맞춘 연구와 매우 제한적인 상황에서 동작하는 실용적인 시스템 구축에 관한 연구로 이루어져 왔다. 전자의 연구를 위해서 계획기반모델(plan-based model)이 제안되었는데, 이는 복잡한 대화 구조를 모델링(modeling)할 수 있으며, 다양한 현상에서의 사용자 목적 추론이 가능하다. 하지만 계획기반모델은 초기 설계가 어려우며 실용적인 대화 시스템 구축에 있어서 시스템 응답을 생성하기 위한 상호작용 모델로의 확장이 매우 어렵다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 계획 기반 모델의 단점을 보완하고 실용적인 대화시스템을 구축하기 위하여 시스템 응답을 위한 확인 대화 전략과 담화스택(discourse stack)을 계획기반 대화 모델링에 적용하여 효율적인 응답을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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2004.06a
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pp.81-84
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2004
방사성폐기물 처분 사업을 둘러싼 논란은 지난 50 여년간 국내외에서 계속되었다. 세계 각국은 뛰어난 과학 기술의 도입과 대규모의 홍보에도 불구하고 많은 경우 처분 사업의 실패를 맛보았다. 그러나 핀란드, 스웨덴 등 일부 유럽 국가들은 다른 나라들에 비해 비교적 적은 예산과 기술 인력을 투입함에도 불구하고 부지 확보 및 안전성 확보에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 이러한 현상에 주목해 방사성폐기물 처분 연구 사업에서 쌍 방향 대화의 중요성을 간파하고 이를 적용하는 방안을 연구한 유럽 연합의 RISCOM II 프로젝트 중 프랑스, 핀란드, 스웨덴 사례에 대해 살펴본다.
대화관리시스템은 사용자 발화로부터 사용자의 의도를 추론하여 시스템의 응답을 결정하고 이를 사용자에게 자연스러운 형태로 반환하는 역할을 한다. 본 논문에서는 마르코프 의사 결정과정에 기반한 대화관리자를 통하여 정확한 동작 수행과 사용자의 자연스러운 발화를 가능케 하는 대화관리시스템에 대해서 소개한다. 마르코프 의사 결정과정 대화관리자는 실세계 환경을 모델링 하는 유한 개수의 상태들과 이를 이용한 통계적 학습을 통해 시스템 응답을 결정 한다. 본 대화관리시스템은 대화관리자 이외에 언어이해부, 영역규칙 적용부, 목적시스템 제어부, 예제기반 응답생성부로 이루어져 있으며, 각 구성요소는 영역이식에 용이하도록 설계되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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