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.
한국어 대화에서는 상황에 따라 주어나 목적어가 대화 속의 발화문에서 완전히 생략되기도 하고, 존대현상이 일어나기도 하고, 존대대명사가 사용되기도 한다 본 논문은 이러한 특징적인 언어현상이 일어나는 한국어 대화를 처리하고 그것의 표상구조를 만들기 위해서는 대화참석자에 관한 정보, 발화문의 화형에 관한 정보, 대화에 관련된 사람들의 사회적 지위에 있어서의 상대적 순위에 관한 정보, 대화에 나타나는 발화문 사이의 정보흐름에 관한 정보 등을 명시적으로 표시하고 이용하여야 한다고 주장하며, 또한 이러한 상황정보를 한국어대화표상구조에 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 한국어대화표상구조의 구축은 담화표상이론(Discourse Representation Theory)과 분할담화표상이론(Segmented Discourse Representation Theory)을 수정, 확대하여 이루어진다.
본고는 우리말에서 빈번하게 일어나는 축약 및 생략 현상을 언어학적으로 규명하기 위한 노력의 일환으로,. 이를 위해 실제 대화체에서 나타나는 격조사 생략현상에 대한 관찰결과를 기술적으로 분석하고, 이를 토대로 향후 대화체 이해 시스템 구현을 위한 생략된 격조사 복원연구의 방향을 제시한다. 연구를 위해 녹취한 약 한시간 분량의 2인 흑은 3인의 자연스런 라디오 대담 프로그램 전화대화들을 전사한 자료를 중심으로, 실제 대화에서 실현되거나 생략된 격조사들을 유형별로 분석한 격과를 보고하고, 기존의 연구 및 관찰에 경험적 타당성을 제공함과 동시에 그들의 분석을 대화이해 시스템에 구현하고자 할 때 발생할 수 있는 문제점을 지적한다. 나아가 격조사가 생략된 명사구들이 나타나는 환경을 통사 및 담화적 특성에 따라 분류함으로써, 대화이해 시스템 구현을 목적으로 하는 격조사 생략현상 연구 및 이를 토대로 한 명사구와 용언 사이의 문법적 의미적 관계 규명을 위한 향후 연구에서 어휘 부의 확장 필요성을 논한다.
본 논문은 한국어대화에는 주어나 목적어와 같은 구성요소의 빈번한 생략, 존대현상, 존대대명사의 사용 등의 특이한 현상이 나타나는 것을 지적하고, 이러한 한국어대화를 처리하기 위해서는 대화참석자에 관한 정보, 발화문의 화행에 관한 정보, 대화에 관련된 사람들의 사회적 지위에 있어서의 상대적 순위에 관한 정보 등의 상황정보와 정보의 흐름을 이용해야만 한다고 주장한다. 또한, 본 논문은 이러한 상황정보를 전산적으로 어떻게 표기해서 입력하고 한국어대화의 표상구조를 어떠한 형태로 구축하는 것이 타당한지도 자세히 보여 준다.
대화 시스템에서 사람과 기계와의 모든 발화에서 발생하는 상황들을 모두 규칙화할 수 없기 때문에 자연스러운 대화가 단절되는 breakdown 현상이 빈번하게 일어날 수 있다. 이런 현상이 발생하는 이유는 다음과 같다. 첫째, 대화에서는 다양한 도메인이 등장하기 때문에 시스템이 커버할 수 있는 리소스가 부족하며, 둘째, 대화 데이터에서 학습을 위한 annotation되어 있는 많은 양의 코퍼스를 보유하기에는 한계가 있으며, 모델에 모든 대화 흐름의 히스토리를 반영하기 어렵다. 이런 한계점이 존재함에도 breakdown detection은 자연스러운 대화 시스템을 위해서는 필수적인 기능이다. 본 논문은 이런 이슈들을 해소하기 위해서 memory attention기반의 새로운 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 대화내에 발화에 대해 memory attention을 이용하여 과거 히스토리가 반영되기 때문에 자연스러운 대화흐름을 잘 detection할 수 있으며, 기존 모델과의 성능비교에서 state-of-the art 결과를 도출하였다.
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.
이 논문은 한-영 대화체 번역 시스템에서 영형 대명사 해소를 위한 새로운 방법론을 제시하였다. 영형 대명사는 문맥, 상황, 세상 지식으로부터 추론될 수 있는 문장에서 생략된 요소이다. 이 논문은 특히 주어-대명사 생략 현상에 대해 다루고 있는데, 그 이유는 드라마 대본이나 인스턴트 메신저 채팅과 같은 한국어 대화체에서는 매우 일반적인 현상이기 때문이다. 이 논문에서 우리는 많은 양의 지식을 요구하지 않는 간단한 방법론을 제시하였다. 평가결과 우리의 방법은 0.79의 F-measure 스코어를 달성하였고, 전체번역률의 측면에서는 약 4.1% 정도의 향상효과가 있었다.
한국어대화에서는 존대현상(honorification phenomenon)이 일어나기도 하고, 존대대명사(honorific pronoun)가 사용되기도 하며, 맥락상 되찾을 수 있으면 주어나 목적어가 완전히 생략되기도 한다. 이러한 특징적인 언어현상이 일어나는 한국어대화를 처리하고 그것의 표상구조를 만들기 위해서 대화참석자에 관한 정보, 발화문의 화행에 관한 정보. 대화에 관련된 사람들의 사회적 지위에 있어서의 상대적 순위에 관한 정보, 대화에 나타나는 발화문 사이의 정보흐름 등을 묵시적으로가 아니라 명시적으로 표시하고 이용할 것을 본 논문은 제안한다. 또한. 본 논문은 이러한 상황정보(situational information)를 표시하고 이용하는 방법과 한국어대화의 적절한 표상구조를 제시한다. 본 논문에서 한국어대화표상구조의 설정은 담화표상이론(Discourse Representation Theory)과 분할담화표상이론(Segmented Discourse Representation Theory)을 수정ㆍ확대하여 이루어진다. 나아가서, 본 논문은 한국어대화를 전산적으로 어떻게 처리하고 그것의 표상구조를 구축하는지를 프롤로그 프로그래밍 언어를 사용하여 보여주고 나서, 그러한 표상구조의 타당성을 알아보기 위해 자연발생적 한국어대화에도 적용시켜 본다.
대화 시스템에 관한 기존 연구는 실용시스템을 위한 연구와 대화 현상 이해에 중심을 둔 연구로 나눌 수 있다. 전자는 실제 환경에서 강인한 성능을 유지하는 것에 초점을 두고 있다. 하지만 매우 제한적인 상황에서만 성능을 보장할 수 있으며 다양한 형태의 대화를 적용하기 어렵다. 후자의 연구에서는 대표적으로 계획기반 모델(plan-based model)이 제안되었는데, 이 모델은 복잡한 대화 구조를 모델링(modeling)할 수 있으며, 다양한 현상에서의 사용자 목적 추론이 가능하다. 하지만 계획기반 모델은 초기 설계가 어렵고 실용적인 대화 시스템 구축에 있어서 시스템 응답을 생성하기 위한 상호작용 모델로의 확장이 매우 어렵기 때문에 실용시스템으로의 적용이 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 계획기반 모델의 단점을 보완하고 실용적인 대화 시스템을 구축하기 위하여, 시스템 응답을 위한 확인 대화 전략과 담화스택(discourse stack)을 계획기반 대화 모델에 적용함으로써 효율적인 응답을 생성할 수 있는 새로운 기법을 제안한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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