• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.23-30
• /
• 2007

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권6호
• /
• pp.374-385
• /
• 2008

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.

• 인지과학
• /
• 제19권3호
• /
• pp.297-310
• /
• 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.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.80-86
• /
• 2016

화행이란 발화 속에 포함되어 있는 화자에 의해 의도된 언어적 행위이다. 대화 시스템에서 입력된 발화에 적합한 화행을 분류하는 것은 중요하다. 기존의 화행분류에 관한 연구는 규칙기반과 기계학습 기반의 방법을 많이 사용한다. 본 논문에서는 대표적인 기계학습 방법인 지지벡터기계(SVM)와 변환기반 학습(TBL)을 조합한 화행 분류 방법을 제안한다. 이를 위해, 화행별 학습 발화의 수에 기반하여 분류 우선순위를 조정함으로써 지지벡터기계의 분류 편향 문제를 해결하였고, 오답일 확률이 높은 분류 결과에 대해서 변환 기반 학습을 통해 생성된 보정 규칙을 적용함으로써 화행분류 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 화행별 학습 발화 수의 차이를 고려한 분류 우선순위 변화와 후보정 규칙을 이용한 화행분류 방법을 실험을 통해 평가하였으며, 이는 학습 발화 수가 낮은 화행의 우선순위를 고려하지 않은 기존의 화행 분류보다 성능이 향상되었다.

• 인지과학
• /
• 제20권4호
• /
• pp.421-437
• /
• 2009

채팅 시스템은 인간이 사용하는 언어를 이용하여 인간과 컴퓨터 간의 대화를 시뮬레이션하는 프로그램이다. 본 논문에서는 핵심어와 화행을 입력으로 받아 자연스러운 채팅 문장을 생성하는 통계 모델을 제안한다. 제안 모델은 먼저 핵심어를 포함한 어절을 말뭉치에서 선택하고, 해당 어절의 주위에 있는 어절의 출현 정보와 구문 정보를 이용하여 후보 문장들을 생성한다. 그리고 화행에 기초한 언어 모델, 어절간 공기 정보, 각 어절의 구문 정보를 이용하여 생성된 후보 문장 중 하나를 선택한다. 실험 결과에 따르면 제안 모델은 단순한 언어 모델에 기반한 기존의 모델보다 좋은 86.2%의 적합 문장 생성률을 보였다.