담화 분석에서 화자의 의도와 대화의 흐름을 이해하기 위해서 화행 분석이 중요하다. 최근에 대화 말뭉치를 이용하여 화행을 결정하는 방법들이 많이 연구되어 왔다. 발화 특성 정보를 이용한 통계적 화행 분석과 담화 구조를 최대 엔트로피 모델에 적용한 연구가 있었다. 그러나 이러한 연구에서 발화의 어떤 특성 정보가 실제 화행 결정에 중요한 역할을 하는지 알기가 어렵다. 그러나 결정 트리를 이용한 본 연구는 결정트리의 분리자를 통해 어떤 정보들이 화행결정에 영향을 끼치는지 알 수 있다는 장점이 있다. 본 연구는 결정트리를 이용하여 화행을 결정하였으며, 현재 발화의 이전 발화 정보만을 고려한 bigram, 이전 두 발화의 화행을 고려한 trigram, 또한 담화 구조를 고려한 trigram 모델을 비교 분석하였다.
화행이란 의사소통 과정에서 발화자가 가지는 발화 의도를 말한다. 성공적인 의사소통을 위해서는 발화자의 화행을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국어 대화체 문장의 화행 자동분류를 위해, 화행을 결정짓는 요인이 무엇인지 언어학적으로 분석하고자 하였다. 한국어 수업 대화를 분석하여 화행 분류 체계를 새롭게 자체 정립하였고, 언어학적 근거를 바탕으로 10개의 화행 분류 자질을 제안하였다. 또한 제안하는 화행 분류 자질을 검증하고자 웨카(Weka)를 이용하여 정확률 실험을 진행하였다.
화행이란 의사소통 과정에서 발화자가 가지는 발화 의도를 말한다. 성공적인 의사소통을 위해서는 발화자의 화행을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국어 대화체 문장의 화행 자동분류를 위해, 화행을 결정짓는 요인이 무엇인지 언어학적으로 분석하고자 하였다. 한국어 수업 대화를 분석하여 화행 분류 체계를 새롭게 자체 정립하였고, 언어학적 근거를 바탕으로 10개의 화행 분류 자질을 제안하였다. 또한 제안하는 화행 분류 자질을 검증하고자 웨카(Weka)를 이용하여 정확률 실험을 진행하였다.
말하기는 곧 행위라는 주장이 화용론의 핵심명제이다. VTS 대화는 선박들의 효율적이고 안전한 항해를 위해 이루어지는 언어적 상호작용 행위이다. 본 연구에서는 모든 VTS 화행은 항해행위의 수행에 따른 부수적인 요소가 아니라 필수불가결한 요소라는 점에 주목하고자 하였다. 먼저 화용론에서 다루는 대화의 협력원칙, 공손원칙, 명령화행 및 약속화행의 적정성, 최소대화의 원칙을 VTS 대화 상황에 적용하여 VTS 화행의 특성을 정립하고자 하였다. 그리고 실제 발생했던 해양사고에서 선박 간 담화 또는 대화를 분석함으로써 화용론적 실패가 충돌사고에 어떻게 영향을 끼치는지를 검토해보았다. VTS 상황에서 이루어지는 담화 또는 대화분석을 통해 해양사고의 원인을 심도 있게 분석하는 방안과 이의 결과를 항해사 및 관제사 교육에 활용하는 방안을 제시하였다. 덧붙여서 co-Navigation 개념이 항해안전의 새로운 패러다임이 되어야 한다는 것을 주장하였다.
화행 분석이란 자연언어로 된 발화를 통해서 나타나는 화자의 의도를 인식하는 것으로 대화를 처리하는 여러 응용 분야에서 중요하게 요구되는 과정이다. 기존의 연구에서는 이전 발화의 화행과 현재 발화의 문장 자질을 사용하여 규칙 기반 및 통계 기반의 연구가 진행되었다. 하지만 본 논문에서는 현재 발화 이후의 후보 화행을 추정하여 이를 현재 발화의 화행을 결정하는데 사용함으로써 기존의 연구와 차별화를 두었으며, 실제로 기존 방법보다 약 4%의 성능향상을 보인 96.08%의 정확도(accuracy)를 보였다. 또한 이전 발화의 화행 정보 대신 이전 화행을 결정하는데 사용했던 문장 자질을 현재 발화의 화행 결정에 직접 사용함으로써 실제 이전 화행을 적용했을 때보다 향상된 성능을 가져왔으며, 이전 문장 자질과 후보 화행을 함께 사용하여 화행을 결정했을 경우 96.96%의 정확도를 보였다.
화행(Speech-act)이란 어떤 목적을 달성하기 위해 발화를 통해 이루어지는 화자의 행위를 뜻하며, 화행 분석(Speech-act analysis)이란 주어진 발화의 화행을 결정하는 것을 뜻한다. 문장 유형과 양태는 화행의 일종으로, 문장 유형의 경우 화자의 기본적인 발화 의도에 따라 평서문, 명령문, 청유문, 의문문, 감탄문의 다섯 가지 유형으로 나눌 수 있고, 양태는 문장이 표현하는 명제나, 명제가 기술하는 상황에 대해서 화자가 갖는 의견이나 태도를 말한다. 본 논문에서는 종결어미와 보조용언으로부터 비교적 간단하게 추출 가능한 문장 유형과 양태 정보를 활용하여 대화체 발화문의 화행 분석 성능을 높이는 방법을 보인다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망(CNN)을 사용한 기본 모델에 비해 0.52%p 성능 향상을 보였다.
화행 분석이란 자연언어로 된 발화를 통해서 나타나는 화자의 의도를 인식하는 것으로 대화를 처리하는 여러 응용 분야에서 중요하게 요구되는 과정이다. 기존의 연구에서는 이전 발화의 화행과 현재 발화의 문장 자질을 사용하여 규칙 기반 및 통계 기반의 연구가 진행되었다. 하지만 본 논문에서는 현재 발화 이후의 후보 화행을 추정하여 이를 현재 발화의 화행을 결정하는데 사용함으로써 기존의 연구와 차별화를 두었으며, 실제로 기존 방법보다. 3.65%의 성능 향상을 보인 95.27%의 정확도(accuracy)를 보였다. 또한 이전 발화의 화행 정보뿐만 아니라 이전 화행을 결정하는데 사용했던 문장 자질을 현재 발화의 화행 결정에 추가적으로 사용함으로써 이전 발화의 화행 결정을 통해 소실된 정보들의 활용을 최대화하였다. 마지막으로 화행의 종류에 따라 그에 알맞은 확률 모델을 단계별로 적용하여 최종적으로 97.97%의 정확도를 얻었다.
이 연구는 상거래 대화의 진행 구조에 따른 화행상의 특징을 분석하는 데 목적이 있다. 상거래 대화는 일상 대화와는 달리, 특정 상황에서 특정 목적을 수행하기 위한 대화이다. 대화가 목적 달성을 위하여 단계적으로 진행되는데, 단계마다는 화행에서 특징적인 양상을 보인다. 이 연구에서는 상거래 대화의 진행 단계 구조를 '(시작 단계) - 매매 준비 단계 - 매매 흥정 단계 - 매매 결정 단계 - 매매 행위 단계 - (종결 단계)'와 같이 분석한다. 다음으로 화행에 대해서는 상거래 대화에서 나타나는 화행의 유형과 빈도를 조사하여 일반적인 특징을 살펴본다. 그리고 응대의 개념을 도입하여 각 진행 단계별로 나타나는 화행과 응대를 분석하여 상거래 대화 화행의 역동적인 양상을 고찰한다.
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.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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