• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.351-368
• /
• 2005

The manual construction of the knowledge-base takes much time and effort, and it is hard to adjust intelligence systems to dynamic and flexible environment. Thus mental development in those systems has been investigated in recent years. Autonomous mental development is a new paradigm for developing autonomous machines, which are adaptive and flexible to the environment. Learning conversation, a kind of mental development, is an important aspect of conversational agents. In this paper, we propose a learning conversation method for conversational agents which uses several promising techniques; speech-act templates and genetic programming. Knowledge acquisition of conversational agents is implemented by finite state machines and templates, and dynamic sentence generation is implemented by genetic programming Several illustrations and usability tests how the usefulness of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.544-546
• /
• 2004

최근 자연언어를 이용하여 정보를 제공하거나 업무를 수행하는 대화 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 보다 다양한 사용자 질의를 분석하고 적절한 답변을 제공하기 위해서는 대규모의 답변 데이터베이스를 구축하여야 한다. 기존 답변 데이터베이스의 구축은 설계자가 수동으로 입력질의의 패턴을 분석하고 이에 대한 답변을 작성하여 패턴-답변쌍을 제작하여 이루어졌다. 따라서 패턴의 분석이 설계자에 의존적이어서 일반적이지 못하며 중복되거나 쓸모없는 패턴-답변쌍이 생성되기도 한다. 또한 초기에 구축된 답변 데이터베이스에 의해 성능이 제한되어 답변 성능의 향상을 위해서는 답변 데이터베이스를 수동으로 추가해야한다. 본 논문에서는 대화를 통해 필요한 정보론 수집하여 자동으로 괘턴-답변쌍을 생성하는 방법을 제안하다. 사용자 입력문장을 화행별로 구분하고 각 화행별 답변 템플릿을 이용하여 패턴-답변쌍을 완성한다. 기존의 수동제작 방식과 비교 실험을 통해 제안하는 방법이 지식구조 구축 속도나 사용자 평가 면에서 훨씬 우수함을 확인하였다.