• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.197-200
• /
• 2017

채팅 모델은 인간과 컴퓨터가 신변잡기 대화를 나눌 수 있게 해주는 시스템으로 빠른 속도로 발전하는 인공지능 음성언어 비서 시스템에 필수적으로 사용되는 기술이다. 본 논문에서는 검색기반 채팅 모델에서 발생하는 검색 효율 문제와 정확하지 못한 답변을 출력하는 문제를 해결하기 위해 색인어 정규화와 응답 필터링이 적용된 검색기반 채팅 모델을 제안한다. 색인어 정규화를 통해 99.3%의 색인 커버리지를 확보하였으며 필터링 모델을 통해 기존 검색 모델에서보다 향상된 사용자 만족도를 얻었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.197-200
• /
• 2017

채팅 모델은 인간과 컴퓨터가 신변잡기 대화를 나눌 수 있게 해주는 시스템으로 빠른 속도로 발전하는 인공지능 음성언어 비서 시스템에 필수적으로 사용되는 기술이다. 본 논문에서는 검색기반 채팅 모델에서 발생하는 검색 효율 문제와 정확하지 못한 답변을 출력하는 문제를 해결하기 위해 색인어 정규화와 응답 필터링이 적용된 검색기반 채팅 모델을 제안한다. 색인어 정규화를 통해 99.3%의 색인 커버리지를 확보하였으며 필터링 모델을 통해 기존 검색 모델에서보다 향상된 사용자 만족도를 얻었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.4 no.6
• /
• pp.261-268
• /
• 2015

In spoken chatting systems, users'spoken queries are converted to text queries using automatic speech recognition (ASR) engines. If the top-1 results of the ASR engines are incorrect, these errors are propagated to the spoken chatting systems. To improve the top-1 accuracies of ASR engines, we propose a post-processing model to rearrange the top-n outputs of ASR engines using a ranking support vector machine (RankSVM). On the other hand, a number of chatting sentences are needed to train chatting systems. If new chatting sentences are not frequently added to training data, responses of the chatting systems will be old-fashioned soon. To resolve this problem, we propose a data collection model to automatically select chatting sentences from TV and movie scenarios using a support vector machine (SVM). In the experiments, the post-processing model showed a higher precision of 4.4% and a higher recall rate of 6.4% compared to the baseline model (without post-processing). Then, the data collection model showed the high precision of 98.95% and the recall rate of 57.14%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.79-84
• /
• 2021

메신저 사용의 증가와 함께 관련 범죄와 사고가 증가하고 있어 메시지 사용자 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 그래프 기반의 인스턴트 메세지 분석 모델을 제안하여 채팅 사용자를 검증하고자 한다. 사용자 검증은 주어진 두 개의 텍스트의 작성자가 같은지 여부를 판단하는 문제다. 제안 모델에서는 사용자의 이전 대화를 토대로 n-gram 전이 그래프를 구축하고, 작성자를 알 수 없는 메세지를 이용해 전이 그래프를 순회한 랜덤워크의 특성을 추출한다. 사용자의 과거 채팅 습관과 미지의 텍스트에 나타난 특징 사이의 관계를 분석한 모델은 10,000개의 채팅 대화에서 86%의 정확도, 정밀도, 재현율로 사용자를 검증할 수 있었다. 전통적인 통계 기반 모델들이 명시적 feature를 정의하고, 방대한 데이터를 이용해 통계 수치로 접근하는데 반해, 제안 모델은 그래프 기반의 문제로 치환함으로써 제한된 데이터 분량에도 안정적인 성능을 내는 자동화된 분석 기법을 제안했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.95-100
• /
• 2018

채팅 시스템을 잘 만들기 위해서는 양질, 대량의 채팅 말뭉치가 굉장히 중요하지만 구축 시 많은 비용이 발생한다는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 영화 자막, 극대본과 같이 대량의 발화 데이터를 이용하여 채팅 말뭉치를 반자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 채팅 말뭉치 확장을 위해 미리 구축된 채팅 말뭉치와 유사도 기법을 이용하여 채팅 유사도를 구하고, 채팅 유사도가 실험을 통해 얻은 임계값보다 크다면 올바른 채팅쌍이라고 판단하였다. 그리고 길이가 매우 짧은 채팅성 발화의 채팅 유사도를 효과적으로 계산하기 위해 본 논문에서 제안하는 것은 형태소 단위 임베딩 벡터와 합성곱 신경망 모델을 이용하여 발화 단위 표상을 생성하는 것이다. 실험 결과 기본 발화 단위 표상 생성 방법인 TF를 이용하는 것보다 정확률, 재현율, F1에서 각각 5.16%p, 6.09%p, 5.73%p 상승하여 61.28%, 53.19%, 56.94%의 성능을 가지는 채팅 말뭉치 반자동 구축 모델을 생성할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10c
• /
• pp.766-768
• /
• 2001

본 논문에서는 MPEG4 표준에 의거한 멀티미디어 응용프로그램인 다자간 채팅 프로그램을 설계 구현하였다. 다자간 멀티미디어 채팅 프로그램의 영상모듈과 음성모듈은 데이터 성격상 큰 차이를 가지고 있어서 별개의 정보처리 및 전송 모델을 적용하여 설계, 구현하였다. 영상모듈은 분산처리 모델을 적용하여 실제 채팅 시에는 영상 정보를 멀티캐스트로 클라이언트간 직접 통신을 하도록 하였다. 멀티캐스트 방식은 송신자 측에서 여러 수신자 측에게 한 번에 메시지가 전송되도록 하여, 데이터의 중복전송으로 인한 네트워크 자원의 낭비를 최소화할 수 있게 된다. 반면 음성모듈은 Client-Server 모델을 적용하여 설계, 구현하였다. 음성처리 서버는 영상처리 서버와 달리 서버에서 각 클라이언트의 음성정보들을 합성하는 mixing작업을 수행하여 그 결과를 각 클라이언트로 전송하게 된다. 즉, 각 데이터 특성에 적합한 정보모델을 사용하여 다자간 채팅 프로그램을 설계, 구현하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.20 no.4
• /
• pp.421-437
• /
• 2009

A chatting system is a computer program that simulates conversations between a human and a computer using natural language. In this paper, we propose a statistical model to generate natural chatting sentences when keywords and speech acts are input. The proposed model first finds Eojeols (Korean spacing units) including input keywords from a corpus, and generate sentence candidates by using appearance information and syntactic information of Eojeols surrounding the found Eojeols. Then, the proposed model selects one among the sentence candidates by using a language model based on speech act information, co-occurrence information between Eojeols, and syntactic information of each Eojeol. In the experiment, the proposed model showed the better correct sentence generation rate of 86.2% than a previous conventional model based on a simple language model.

• Journal of KIISE
• /
• v.45 no.2
• /
• pp.134-140
• /
• 2018

A chat system is a computer program that understands user's miscellaneous utterances and generates appropriate responses. Sometimes a chat system needs to answer users' simple information-seeking questions. However, previous generative chat systems do not consider how to embed knowledge entities (i.e., subjects and objects in triple knowledge), essential elements for question-answering. The previous chat models have a disadvantage that they generate same responses although knowledge entities in users' utterances are changed. To alleviate this problem, we propose a knowledge entity embedding method for improving question-answering accuracies of a generative chat system. The proposed method uses a Siamese recurrent neural network for embedding knowledge entities and their synonyms. For experiments, we implemented a sequence-to-sequence model in which subjects and predicates are encoded and objects are decoded. The proposed embedding method showed 12.48% higher accuracies than the conventional embedding method based on a convolutional neural network.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.25-28
• /
• 2017

채팅 시스템은 기계와 사람이 서로 의사소통 하는 시스템이다. 의사소통 과정에서 질문을 하고 질문에 대한 답변을 하는 질의응답 형태의 의사소통이 상당히 많다. 그러나 기존 생성 기반 채팅 시스템에서 자주 사용되는 Sequence-to-sequence모델은 질문에 대한 답변보다는 좀 더 일반적인 문장을 생성하는 경우가 대부분이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 복사 방법과 검색 방법을 이용한 생성 기반 질의응답 채팅 시스템을 제안한다. 템플릿 기반으로 구축한 데이터를 통한 실험에서 제안 시스템은 복사 방법만 이용한 질의응답 시스템 보다 45.6% 높은 정확도를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.25-28
• /
• 2017

채팅 시스템은 기계와 사람이 서로 의사소통 하는 시스템이다. 의사소통 과정에서 질문을 하고 질문에 대한 답변을 하는 질의응답 형태의 의사소통이 상당히 많다. 그러나 기존 생성 기반 채팅 시스템에서 자주 사용되는 Sequence-to-sequence모델은 질문에 대한 답변보다는 좀 더 일반적인 문장을 생성하는 경우가 대부분이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 복사 방법과 검색 방법을 이용한 생성 기반 질의응답 채팅 시스템을 제안한다. 템플릿 기반으로 구축한 데이터를 통한 실험에서 제안 시스템은 복사 방법만 이용한 질의응답 시스템 보다 45.6% 높은 정확도를 보였다.