• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권11호
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• pp.681-691
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• 2008

본 논문은 통계 기반 한국어 화행분류를 위하여 필요한 각 자질이 분류 성능에 미치는 영향과 성능 향상에 기여하는 자질 조합을 비교 평가한다. 지지벡터기계 학습 방법을 이용하여 구현한 화행 분류시스템을 통해 실험한 결과, n-gram 자질 중 품사 바이그램은 유용하지 않으며 형태소-품사 쌍과 다른 자질들을 결합했을 때 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 또한, 자질 선택 기법을 사용한 자질 비율에 따른 실험을 통해서 매우 적은 자질만으로도 화행 분류에 있어 어느 정도 안정된 성능을 낼 수 있었다. 아울러, 실험 결과의 분석을 통해 한국어에서 마지막 어절이 문장 전체의 화행분류에 중요한 역할을 하며, 한국어의 특징인 자유 어순이나 주어의 빈번한 생략 등이 화행 분류 실험의 성능에 영향을 미친다는 사실도 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.278-284
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• 2003

화행(speech act)이란 화자의 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 가르키며 자연어로 된 발화를 이해하고 이에 대한 응답을 생성하기 위해 중요한 요소이다. 본 논문에서는 한국어 화행 결정의 성능을 높이기 위해 두 단계 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 형태소 분석결과만을 이용하여 추출된 문장자질과 이전 화행을 이용하여 추출된 문맥자질 중 정보량이 높은 자질을 선택하는 단계이다. 이 단계에서는 형태소 분석 시스템을 사용하여 전체 자질을 구성하고 문서분류 분야의 자질 선택에서 높은 성능을 보인 카이제곱 통계량을 이용하여 효과적인 자질 선택한다. 두 번째 단계는 선택된 자질과 신경망을 이용하여 화행을 분석하는 단계이다. 본 논문에서 제시한 방법은 형태소 분석 결과만을 이용하여 자동적으로 화행을 결정할 수 있는 가능성을 제시하였으며 효과적인 자질 선택을 통해 자질의 수를 감소시키고 정보량이 높은 자질을 사용하여 속도와 성능을 향상 시켰다 본 논문은 제안된 시스템을 실제 영역에서 수집되어 전사된 10,285개의 발화와 17개의 화행으로 이루어진 대화 코퍼스에 대해 실험하였다. 본 논문은 이 코퍼스에서 8,349개 발화를 학습 코퍼스로 사용하여, 실험 코퍼스의 1,936개 발화에 대해 1,709개에 대해 정확한 화행을 제시하여, 88.3%의 정확도를 보였다. 이는 자질 선택을 하지 않았을 때 보다 약 8%가 증가된 결과이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.220-224
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• 2017

최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.119-121
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• 2016

최근 사람과 컴퓨터가 대화를 하는 채팅시스템 연구가 활발해지고 있다. 컴퓨터가 사람의 말에 적절한 응답을 하기 위해선 그 의미를 분석할 필요가 있다. 발화에 대한 의미 분석의 기본이 되는 연구로 감정분석과 화행분석이 있다. 그러나 이 둘은 서로 밀접한 연관이 있음에도 불구하고 함께 분석하는 연구가 시도되지 않았다. 본 연구에서는 Long Short-term Memory(LSTM)를 이용하여 대화체 문장의 감정과 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 대화 분석모델을 제안한다. 사랑 도메인 데이터를 사용한 실험에서 제안 모델은 감정 58.08%, 화행 82.60%, 서술자 62.74%의 정확도(Accuracy)를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.220-224
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• 2017

최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

• 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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.419-424
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• 1998

담화 구조를 파악하기 위한 대표적인 방법으로 Litman과 Allen 의 계획 기법에 의한 것과 RDTN을 이용한 것을 들 수 있다. 그 중에서도 RDTN을 이용하여 대화의 흐름을 파악하려는 시도는 간단하며, 결정적이라는 장점이 있는 반면에 몇 가지 단점도 가지고 있다. RETN을 이용한 대화 분석의 가장 큰 단점은 정확히 분석된 화행을 입력으로 사용한다는 것이다. 즉, 현 상태에서 다음 상태로의 전이에 정의된 화행 이외의 화행이 입력으로 사용되면 분석을 실패하게 된다. 또 하나의 단점은 RDTN 이 어느정도 영역에 의존적인 특성을 보인다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 확장성에 대한 문제점을 해결하고, 화행 분석의 어려움을 덜기 위해 신경망을 이용한 새로운 대화 전이망을 제안한다. 제안된 대화 전이 신경망은 지역적 대화 전이 신경망과 전역적 대화 전이 신경망은 이전의 두 발화와 현재 발화와의 관계를 살펴서 현재 발화가 이전 대화의 연속인지, 새로운 대화이 시작인지, 아니면 부대화의 시작인지를 결정하는 역할은 한다.전역적 대화전이 신경망은 담화 스택과의 상호 작용을 통해 담화의 전체구조를 살피고,전체 담화 구조에서 현재 발화가 어떤 역할을 하는지를 결정한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.119-121
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• 2016

최근 사람과 컴퓨터가 대화를 하는 채팅시스템 연구가 활발해지고 있다. 컴퓨터가 사람의 말에 적절한 응답을 하기 위해선 그 의미를 분석할 필요가 있다. 발화에 대한 의미 분석의 기본이 되는 연구로 감정분석과 화행분석이 있다. 그러나 이 둘은 서로 밀접한 연관이 있음에도 불구하고 함께 분석하는 연구가 시도 되지 않았다. 본 연구에서는 Long Short-term Memory(LSTM)를 이용하여 대화체 문장의 감정과 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 대화 분석모델을 제안한다. 사랑 도메인 데이터를 사용한 실험에서 제안 모델은 감정 58.08%, 화행 82.60%, 서술자 62.74%의 정확도(Accuracy)를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.246-253
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• 2006

대화 에이전트와 관련된 지금까지의 연구는 대개 대상 도메인을 한정하고, 특정 목적을 달성하기 위해 사용자와 대화할 수 있는 에이전트에 관한 연구가 많았다. 본 연구에서는 도메인이 한정되지 않은 일반 도메인 대화에서 화행(speech act)정보를 수동으로 부착시켜 구축한 말뭉치에 대해 소개하고 이 말뭉치를 토대로 자동으로 화행을 분류할 수 있는 유용한 자질들을 선보인다. 그리고 도메인이 한정된 말뭉치와 도메인이 한정되지 않은 말뭉치를 자동으로 화행분류해 본 실험한 결과를 비교하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-100
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• 2023

끊임없이 재생산되는 혐오 표현의 정확한 탐지를 위해서는 혐오란 무엇인가에 대한 본질적인 이해가 필요하다. 본 연구에서는 화용론에서 사용되는 적정성 조건이라는 분석 틀을 활용하여 모델이 '혐오하기' 화행을 어떻게 인식하고 있는지 평가하고자 했다. 혐오 화행의 적정성 조건을 명제 내용 조건, 예비 조건, 성실성 조건, 본질 조건으로 나누어 분석하였으며, 이를 진위형, 연결형, 단답형, 논술형 문항으로 구성했다. 그 결과 모든 문항 유형에서 50점이 넘는 점수를 받았으나 비교적 고차원인 사고 능력을 측정하는 단답형과 논술형 문항 유형의 점수가 가장 낮게 나타났다.