An example-based dialogue system tries to utilize many pairs which are stored in a dialogue database. The most important part of the example-based dialogue system is to find the most similar utterance to user's input utterance. Modality, which is characterized as conveying the speaker's involvement in the propositional content of a given utterance, is one of the core sentence features. For example, the sentence "I want to go to school." has a modality of hope. In this paper, we have proposed a modality classification system which can predict sentence modality in order to improve the performance of example-based dialogue systems. We also define a modality tag set for a dialogue system, and validate this tag set using a rule-based modality classification system. Experimental results show that our modality tag set and modality classification system improve the performance of an example-based dialogue system.
In this paper, we describe self-training super-resolution. Our approach is based on example based algorithms. Example based algorithms need training images, and selection of those changes the result of the algorithm. Consequently it is important to choose training images. We propose self-training based super-resolution algorithm which use an input image itself as a training image. It seems like other example based super-resolution methods, but we consider training phase as the step to collect primitive information of the input image. And some artifacts along the edge are visible in applying example based algorithms. We reduce those artifacts giving weights in consideration of the edge direction. We demonstrate the performance of our approach is reasonable several synthetic images and real images.
In this paper, we propose a face hallucination method based on example-learning. The traditional approach based on example-learning requires alignment of face images. In the proposed method, facial images are segmented into patches and the weights are computed to represent input low resolution facial images into weighted sum of low resolution example images. High resolution facial images are hallucinated by combining the weight vectors with the corresponding high resolution patches in the training set. Experimental results show that the proposed method produces more reliable results of face hallucination than the ones by the traditional approach based on example-learning.
예제 기반 챗봇은 사용자 발화와 가장 유사한 예제 발화를 대화 예제 데이터베이스로부터 검색하여 응답을 생성한다. 가장 유사한 발화를 찾는 것은 응답의 적절성과 직결되는 것임에도 불구하고, 유사 발화 검색을 위해 어떠한 자질을 사용할 것인지, 어떠한 방식이 좋은 지에 대한 기존 연구는 부족하였다. 본 연구에서는 검색의 정확도와 예제의 활용도를 높이기 위해 다양한 어휘적, 의미적 자질을 이용한 기계 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 1) 대화 예제 데이터베이스의 활용도 2) 예제 발화의 매칭의 정확률 3) 답변의 질적인 측면에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였다.
International journal of advanced smart convergence
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제2권2호
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pp.7-9
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2013
Current physics-based simulation is an important tool in the fluid animation. However some problems require a new change to current research trends which depend only on the simulation. The ultimate goal of this project is to obtain information of flow example, analyze an example through machine learning and the novel fluid animation reconfigure without physical simulation.
통계청에서 실시하는 통계 조사에는 한국 표준 산업/직업 분류 코드를 작성하는 작업이 많이 포함되는데, 현재 대부분의 코드 분류 작업은 수작업으로 이루어지고 있으며, 이로 인하여 막대한 노동력과 비용이 소모되고 작업결과의 일관성을 유지하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문은 수동 코드 분류 규칙과 예제기반의 자동 학습을 이용하는 한국어 표준 산업/직업 코드 자동 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 산업과 직업에 대하여 설명하는 자 연어를 입력받아 해당 산업/직업 분류 코드를 생성하는 시스템으로 수작업으로 구축된 규칙을 적용한 후 규칙이 적용되지 않는 레코드는 예제 기반의 학습을 이용한 자동 분류 시스템에 의해서 해당 코드를 할당한다. 수작업 규칙 260여개와 40만여개의 예제를 이용하여 학습한 시스템에 대하여 실험한 결과 제안한 시스템은 직업 코드 분류에서 76.69% 그리고 산업 코드 분류에서는 99.68%의 정확도를 보였다.
In this paper, we present POSSDM (POSTECH Situation-Based Dialogue Manager) for a spoken dialogue system using a new example and situation-based dialogue management technique for effective generation of appropriate system responses. Spoken dialogue system should generate cooperative responses to smoothly control dialogue flow with the users. We introduce a new dialogue management technique incorporating dialogue examples and situation-based rules for EPG (Electronic Program Guide) domain. For the system response inference, we automatically construct and index a dialogue example database from dialogue corpus, and the best dialogue example is retrieved for a proper system response with the query from a dialogue situation including a current user utterance, dialogue act, and discourse history. When dialogue corpus is not enough to cover the domain, we also apply manually constructed situation-based rules mainly for meta-level dialogue management.
In this paper, we present POSSDM (POSTECH Situation-Based Dialogue Manager) for a spoken dialogue system using a new example and situation-based dialogue management techniques for effective generation of appropriate system responses. Spoken dialogue system should generate cooperative responses to smoothly control dialogue flow with the users. We introduce a new dialogue management technique incorporating dialogue examples and situation-based rules for EPG (Electronic Program Guide) domain. For the system response inference, we automatically construct and index a dialogue example database from dialogue corpus, and the best dialogue example is retrieved for a proper system response with the query from a dialogue situation including a current user utterance, dialogue act, and discourse history. When dialogue corpus is not enough to cover the domain, we also apply manually constructed situation-based rules mainly for meta-level dialogue management.
본 연구는 초등 수학 교재에서 정당화 과점이나 문제 해결 과정에서 활용되는 추론을 분석한 것이다. 본 연구의 분석 결과, 한 가지 전형적인 예에 대한 국소적 연역 추론이 가장 전형적인 특징으로 드러났으며, 사각형에 대한 몇 가지 명제는 연역 추론으로 정당화할 뿐 아니라 일반성을 요구하고 있는 것으로 드러났다. 또한, 열거에 의한 귀납 주론은 그리 많이 활용되고 있지 않으며, 구체물을 통한 유추가 밭이 활용되고 있음을 알 수 있었다. 전형적인 한 가지 예에 대한 설명은 Miyazaki가 제시한 예에 의한 설명이나 Semadeni가 제시한 활동 증명과 유사한 면을 지니고 있지만, 학생들의 학년 단계가 높아지더라도 계속 낮은 수준 머물러 있는 점이 문제점으로 부각되었다. 또한, 사각형의 일반적인 성질을 다루는 몇몇 명제는 Piaget의 이론에 비추어 너무 어려운 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방한으로서 보다 점진적인 추론의 지도를 제안하였는바, 전형적인 예에 대한 경험적 정당화, 전형적인 예에 대한 경험으로부터 추측의 구성, 다양한 예에 대한 추측의 타당성 조사, 일반성에 대한 스키마 형성, 함의 관계의 이해를 위한 기초 경험의 다섯 가지 수준이다.
사다리꼴의 넓이는 수학적 사고와 역량을 기를 수 있는 중요한 개념이지만 다수의 학생은 사다리꼴의 넓이 공식을 도구적으로 이해하는 경향이 있다. 이러한 문제를 해결하는 실마리를 Dienes의 수학학습이론과 Watson과 Mason의 예 공간 개념에서 찾을 수 있었다. 본 연구는 사다리꼴의 넓이 교수학습에 관한 시사점을 얻고자 Dienes의 수학학습이론에 따른 사다리꼴의 넓이 학습에서 학생들이 구성한 예 공간을 분석하였다. 분석 결과, 학생들이 구성한 수학학습단계별 예 공간은 놀이 단계의 사다리꼴 변형에 대한 예 공간, 비교·표현 단계의 공통점 표현에 대한 예 공간, 기호화·형식화 단계의 사다리꼴 넓이 식에 대한 예 공간이었다. 단계별 예 공간을 구성하는 예의 종류, 생성, 비중, 관련성을 분석하고 예 공간의 구조를 맵으로 도식화하였다. 단계별 예 공간의 일반적인 예, 특수한 예, 관례적인 예를 분석하고 실제 사다리꼴의 넓이 교수학습실행에서 예와 예 공간을 활용하는 방안을 논의하였다. Dienes의 수학학습이론에 따른 사다리꼴의 넓이 학습수행의 유의미함을 논의하였고 본 연구의 내용은 사다리꼴의 넓이 학습의 한 모델이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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