• 제목/요약/키워드: 화행분석

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Convolutional Neural Network에서 공유 계층의 부분 학습에 기반 한 화자 의도 분석 (Speakers' Intention Analysis Based on Partial Learning of a Shared Layer in a Convolutional Neural Network)

  • 김민경;김학수
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권12호
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    • pp.1252-1257
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    • 2017
  • 대화에서 화자의 의도는 감정, 화행, 그리고 서술자로 표현될 수 있다. 따라서 사용자 질의에 정확하게 응답하기 위해서 대화 시스템은 발화에 내포된 감정, 화행, 그리고 서술자를 파악해야한다. 많은 이전 연구들은 감정, 화행, 서술자를 독립된 분류 문제로 다뤄왔다. 그러나 몇몇 연구에서는 감정, 화행, 서술자가 서로 연관되어 있음을 보였다. 본 논문에서는 Convolutional Neural Netowork를 이용하여 감정, 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 특정 추상화 계층과, 공유 추상화 계층으로 구성된다. 특정 추상화 계층에서는 감정, 화행, 서술자의 독립된 정보가 추출되고 공유 추상화 계층에서 독립된 정보들의 조합이 추상화된다. 학습 시 감정의 오류, 화행의 오류, 서술자의 오류는 부분적으로 역 전파 된다. 제안한 통합 모델은 실험에서 독립된 모델보다 좋은 성능(감정 +2%p, 화행 +11%p, 서술자 +3%)을 보였다.

문장의 화행을 반영한 한-영 대화체 기계번역 (A Korean to English Dialogue Machine Translation System Using Speech Acts)

  • 이현정;서정연
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.271-276
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    • 1997
  • 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.

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CNN-LSTM 신경망을 이용한 발화 분석 모델 (Utterance Intention Analysis Using CNN-LSTM Neural Network)

  • 김민경;김학수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.122-124
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    • 2017
  • 대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.

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CNN-LSTM 신경망을 이용한 발화 분석 모델 (Utterance Intention Analysis Using CNN-LSTM Neural Network)

  • 김민경;김학수
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.122-124
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    • 2017
  • 대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.

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일정 관리 영역에서의 화행 분석을 위한 효과적인 2단계 모델 (An Effective Two-Step Model for Speech Act Analysis in a Schedule Management Domain)

  • 이현정;김학수;서정연
    • 인지과학
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    • 제19권3호
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    • pp.297-310
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    • 2008
  • 화행은 화자의 의도를 내포하기 때문에 지능형 대화 시스템을 구현할 때 화행 분석은 필수적이다. 본 논문에서는 효과적인 화행 분석을 위한 2단계 모델을 제안한다. 첫 번째 단계에서 기계 학습 기반의 신경망 모델과 확률 기반의 예측도 모델을 이용하여 개별적으로 화행 후보를 생성한다. 두 번째 단계에서는 신경망 모델이 출력한 화행 후보들을 예측도 모델이 출력한 화행 후보들로 필터링한 후, 남겨진 후보들 중에서 최대값을 가지는 화행을 선택한다. 일정관리 영역에서의 실험 결과, 제안한 2단계 모델링 방법이 기계 학습 모델이나 확률 모델만을 사용하는 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보였다.

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일정관리 영역에서 신경망을 이용한 사용자 의도파악 (Identifying users' intentions using neural networks in a schedule management domain)

  • 이현정;서정연
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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    • pp.87-90
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    • 2006
  • 목적 지향 대화에서, 사용자의 의도는 화행(speech acts)과 개념열(concept sequences)로 나타낼 수 있다. 화행은 대화의 영역과는 상관없이 표현되는 정보이고, 개념열은 영역과 깊은 관련을 지닌 정보이다. 대화시스템에서 화행과 개념열로 구성되는 사용자의 의도를 정확히 파악하는 것은 시스템이 사용자의 발화에 정확히 응대하는 데에 매우 중요하다. 본 논문에서는 일정관리 영역에서의 대화를 대상으로 화행과 개념열을 분류하고 신경망을 사용하여 이들을 분석한다. 화행과 개념열로 구성되는 의도 분석에 사용하는 자질은 크게 문맥 자질과 문장 자질로 분류되며, 문장자질은 카이제곱 통계량을 사용하여 사용자의 의도 분석에 효과적인 자질만을 선택하여 사용하고 문맥자질로는 이전 발화에 대한 정보를 활용한다. 신경망을 사용하여 사용자 의도 분석을 수행한 결과 성능이 우수함을 알 수 있었다.

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주의집중 메커니즘 기반의 양방향 GRU-CRF를 이용한 화행 분석과 슬롯 필링 공동 학습 모델 (A Joint Learning Model for Speech-act Analysis and Slot Filling Using Bidirectional GRU-CRF Based on Attention Mechanism)

  • 윤정민;고영중
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.252-255
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    • 2018
  • 화행 분석이란 자연어 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 파악하는 것을 말하며, 슬롯 필링이란 자연어 발화에서 도메인에 맞는 정보를 추출하기 위해 미리 정의되어진 슬롯에 대한 값을 찾는 것을 말한다. 최근 화행 분석과 슬롯 필링 연구는 딥 러닝 기반의 공동 학습을 이용하는 연구가 많이 이루어지고 있고 본 논문에서는 한국어 특허상담 도메인 대화 말뭉치를 이용하여 공동 학습 모델을 구축하고 개별적인 모델과 성능을 비교한다. 또한 추가적으로 공동 학습 모델에 주의집중 메커니즘을 적용하여 성능이 향상됨을 보인다. 최종적으로 주의집중 메커니즘 기반의 공동 학습 모델이 기준 모델과 비교하여 화행 분류와 슬롯 필링 성능이 각각 3.35%p, 0.54%p 향상되어 85.41%, 80.94%의 성능을 얻었다.

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제한 영역 대화에 나타난 화행 흐름에 관한 연구 (Speech Act Flow in Natural Language Dialogues)

  • 송도규;차건회;박재득
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.168-170
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    • 1998
  • 본 논문에서는 화행처리를 기반으로 한 중고자동차 매매 영역 대화시스템[1] 구축 과정에서 참조한 대화 시나리오에 나타난 화행의 흐름을 살펴보고자 한다. 자연언어 특히 대화에 나타나는 발화들은 어떤 행위를 구성하는 경향이 강하고 이 행위들은 각 발화의 언표내적 행위로 결정되며 대화의 흐름은 이 언표내적 행위를 교환함으로써 이루어진다. 다라서 단일 발화들이 모여서 이루는 대화에는 화행의 흐름이 있기 마련이다. 우리는 본 논문에서 대화시스템의 효율적이 대화관리를 위해서 제한 영역 대화에 나타난 화행의 흐름을 올바로 분석하고 규명하여 대화를 자연스럽게 유도하도록 한다.

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재한 중국인 유학생의 인사 화행에 대한 고찰: 직장 인사말 중심으로 (A Study on the Greeting Acts of Chinese Students in Korea: Focused on Workplace Greetings)

  • 최용림
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권1호
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    • pp.261-270
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    • 2024
  • 본 연구는 재한 중국인 유학생의 직장 내 인사 화행에 관한 양상을 분석하는 데 목적을 둔다. 기존 연구들이 주로 '고생' 과 '인사' 의 특정한 표현에만 집중하고 있거나 교재를 개선하기 위해 맞추었다면, 본 연구는 한국에 유학하고 있는 중국인 유학생의 직장 내 인사 행위를 화행 이론에 근거하여 실현 양상을 분석하고자 하고 한국에 있는 중국인 유학생이 한국인과 차이점 및 공통점을 밝히기 위해 제기되었다. 화행 이론의 담화 완성형 테스트 (Discourse Completion Test, DCT) 연구방법으로 조사하여 검토 및 분석하고자 한다. 분석 결과를 통해 재한 중국인 유학생의 인사표현 중요성을 파악하여 효과적인 인사 화행 전략에 도움이 되기를 기대한다.

상호 재학습 방법을 이용한 화자 의도 분류 (Speakers' Intention Classification using a Mutual Retraining Method)

  • 이현정;선충녕;김학수;서정연
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.157-159
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    • 2012
  • 화자의 의도를 결정하는 문제는 대화 시스템에서 핵심적인 부분이다. 기존의 연구에서는 모델의 간소화를 위해 화자의 의도를 화행과 개념이라는 두 요소로 분리하여 분석하였다. 하지만 두 요소는 서로 밀접하게 관련되어 있기 때문에 모델의 간소화는 의도 분석 성능 저하의 원인이 되었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 의도 분류를 위한 재학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화자의 의도를 분석하기 위해 화행 분류 모델과 개념열 분석 모델로 분리하여 분석한다. 학습 단계에서 화행 분류 모델은 개념열 분류 결과를 입력으로 사용하고 개념열 역시 마찬가지로 적용하였다. 목적 지항 대화를 대상으로 한 실험에서 제안된 시스템은 화자 의도 분류에서 최대엔트로피 모델과 지지 벡터 기계의 성능을 효과적으로 향상시켰다.

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