• 제목/요약/키워드: Dialog Management

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음성대화시스템 워크벤취로서의 DialogStudio 개발 (DialogStudio: A Spoken Dialog System Workbench)

  • 정상근;이청재;이근배
    • 대한음성학회지:말소리
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    • 제63호
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    • pp.101-112
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    • 2007
  • Spoken dialog system development includes many laborious and inefficient tasks. Since there are many components such as speech recognition, language understanding, dialog management and knowledge management in a spoken dialog system, a developer should take an effort to edit corpus and train each model separately. To reduce a cost for editing corpus and training each model, we need more systematic and efficient working environment. For the working environment, we propose DialogStudio as a spoken dialog system workbench.

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Recent Approaches to Dialog Management for Spoken Dialog Systems

  • Lee, Cheong-Jae;Jung, Sang-Keun;Kim, Kyung-Duk;Lee, Dong-Hyeon;Lee, Gary Geun-Bae
    • Journal of Computing Science and Engineering
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    • 제4권1호
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    • pp.1-22
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    • 2010
  • A field of spoken dialog systems is a rapidly growing research area because the performance improvement of speech technologies motivates the possibility of building systems that a human can easily operate in order to access useful information via spoken languages. Among the components in a spoken dialog system, the dialog management plays major roles such as discourse analysis, database access, error handling, and system action prediction. This survey covers design issues and recent approaches to the dialog management techniques for modeling the dialogs. We also explain the user simulation techniques for automatic evaluation of spoken dialog systems.

Using Utterance and Semantic Level Confidence for Interactive Spoken Dialog Clarification

  • Jung, Sang-Keun;Lee, Cheong-Jae;Lee, Gary Geunbae
    • Journal of Computing Science and Engineering
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    • 제2권1호
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    • pp.1-25
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    • 2008
  • Spoken dialog tasks incur many errors including speech recognition errors, understanding errors, and even dialog management errors. These errors create a big gap between the user's intention and the system's understanding, which eventually results in a misinterpretation. To fill in the gap, people in human-to-human dialogs try to clarify the major causes of the misunderstanding to selectively correct them. This paper presents a method of clarification techniques to human-to-machine spoken dialog systems. We viewed the clarification dialog as a two-step problem-Belief confirmation and Clarification strategy establishment. To confirm the belief, we organized the clarification process into three systematic phases. In the belief confirmation phase, we consider the overall dialog system's processes including speech recognition, language understanding and semantic slot and value pairs for clarification dialog management. A clarification expert is developed for establishing clarification dialog strategy. In addition, we proposed a new design of plugging clarification dialog module in a given expert based dialog system. The experiment results demonstrate that the error verifiers effectively catch the word and utterance-level semantic errors and the clarification experts actually increase the dialog success rate and the dialog efficiency.

음성대화시스템 워크벤취로서의 DialogStudio 개발 (DialogStudio;A Spoken Dialog System Workbench)

  • 정상근;이청재;이근배
    • 대한음성학회:학술대회논문집
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    • 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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    • pp.311-314
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    • 2007
  • Spoken dialog system development includes many laborious and inefficient tasks. Since there are many components such as speech recognizer, language understanding, dialog management and knowledge management in a spoken dialog system, a developer should take an effort to edit corpus and train each model separately. To reduce a cost for editting corpus and training each models, we need more systematic and efficent working environment. For the working environment, we propose DialogStudio as an spoken dialog system workbench.

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대화 예제와 아젠다를 이용한 음성 인식 오류에 강인한 대화 관리 방법 (Robust Dialog Management with N-best Hypotheses Using Dialog Examples and Agenda)

  • 이청재;정상근;김경덕;이근배
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.156-161
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    • 2008
  • This work presents an agenda-based approach to improve the robustness of the dialog manager by using dialog examples and n-best recognition hypotheses. This approach supports n-best hypotheses in the dialog manager and keeps track of the dialog state using a discourse interpretation algorithm with the agenda graph and focus stack. Given the agenda graph and n-best hypotheses, the system can predict the next system actions to maximize multi-level score functions. To evaluate the proposed method, a spoken dialog system for a building guidance robot was developed. Preliminary evaluation shows this approach would be effective to improve the robustness of example-based dialog modeling.

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DIALOG와 인터넷 데이터베이스의 검색 효율성에 관한 비교 연구 (Internet Database Retrieval Efficiency vs. DIALOG Retrieval Efficiency)

  • 김현희;최창석;안태경;신명조
    • 정보관리학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.103-127
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    • 2000
  • 본 연구에서는 정보시스템과 정보의 유형이 DIALOG와 인터넷 데이터베이스의 검색 효율에 어떤 영향을 미치는 지를 알아 보기 위해서 두 가지 작업을 수행하였다. 첫째는 이 두 시스템의 검색 성능에 대한 기초 자료를 얻기 위해서 두 시스템의 특성을 비교/분석하고 설문지를 통해 에너지 및 경제 분야 정보 이용자들의 정보 이용 행태를 조사하였다. 두 번째는 에너지와 경제 분야의 20개의 정보 질문들을 이용하여 탐색 실험을 하여 두 시스템의 검색 효율성을 측정/비교하였는데 검색 효율성을 좀 더 효과적으로 비교하기 위해서 9가지 가설들을 설정하였다. 연구 결과를 종합해 보면 정보 유형이 DIALOG와 인터넷 데이터베이스 시스템의 적합성에 영향을 미칠 것이라는 가설들은 별 무리없이 검증되었으나 DIALOG를 활용한 검색 결과의 적합도가 인터넷을 활용한 경우의 적합도 보다 높을 것이라는 가설은 경제 분야만 통계적으로 검증되고 에너지 분야는 검증되지 못했다. 본 연구 결과에서 상대적으로 인터넷의 검색 효율이 높게 나온 이유로는 먼저 인터넷 검색에서 전문 정보가 비교적 많이 수록된 전문 검색엔진을 사용하게 한 점을 들 수 있고, 둘째는 인터넷 데이터베이스의 질적인 성장을 들 수 있으며, 끝으로 경제 및 에너지 분야의 주제 특성상 인터넷 데이터베이스를 통해 관련 자료를 많이 얻을 수 있지 않았을까 하는 가정을 해 볼 수 있다.

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국제 색인.초록 데이터베이스에 등재된 한국학술지의 특성 연구: 1990년 -1997년 (A Study on the Characteristics of Korean Journals Covered by International Abstract and Index Databases: 1990-1997)

  • 이춘실
    • 정보관리학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.7-30
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    • 1999
  • 본 연구에서는 계량학적 측정을 통하여 DIALOG 데이터베이스에 등재되는, 즉 국제적으로 서지정보가 배포되고 있는, 한국학술지의 규모와 그 학술지들이 등재되는 데이터베이스들의 특성을 분석하였다. 87종의 DIALOG 색인·초록 데이터베이스를 검색한 결과 1990년에서 1997년 사이에 논문이 1편 이상 수록된 한국학술지는 248종이며, 한국학술지 논문이 한편이라도 수록된 DIALOG 데이터베이스는 52종으로 밝혀졌다. 141종(56.9%)의 학술지는 1종의 데이터베이스에만 등재되어 있다. 국제적으로 많이 색인 또는 초록되는 한국학술지는 대부분 자연과학영역의 학술지, 그리고 영문학술지이다. DIALOG 색인·초록 데이터베이스가 한국학술지를 등재하는 정도는 어떤 학문영역의 데이터베이스이냐에 따라, 또한 데이터베이스의 학술지 선정방침(선택적 또는 포괄적)에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 아직까지 한국학술지 논문들이 색인 초록을 통하여 국제적으로 알려질 수 있는 가능성, 즉 국제적 색인 초록 데이터베이스에 수록되는 정도는 아주 미약하다. 자연과학영역의 학술지는 양적으로 상당한 수준에 올라 있으나, 인문·사회과학영역의 한국학술지는 매우 취약한 수준이다.

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기계학습을 이용한 한국어 대화시스템 도메인 분류 (Machine Learning Based Domain Classification for Korean Dialog System)

  • 정영섭
    • 융합정보논문지
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    • 제9권8호
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    • pp.1-8
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    • 2019
  • 대화시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용에 새로운 패러다임이 되고 있다. 자연어로써 상호작용함으로써 인간은 보다 자연스럽고 편리하게 각종 서비스를 누릴 수 있게 되었다. 대화시스템의 구조는 일반적으로 음성 인식, 자연어 이해, 문맥 파악 등의 여러 모듈의 파이프라인으로 이뤄지는데, 본 연구에서는 자연어 이해 모듈의 도메인 분류 문제를 풀기 위해 convolutional neural network, random forest 등의 기계학습 모델을 비교하였다. 사람이 직접 태깅한 총 7개 서비스 도메인 데이터에 대하여 각 문장의 도메인을 분류하는 실험을 수행하였고 random forest 모델이 F1 score 0.97 이상으로 가장 높은 성능을 달성한 것을 보였다. 향후 다른 기계학습 모델들을 추가 실험함으로써 도메인 분류 성능 개선을 지속할 계획이다.