• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.1
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• pp.61-69
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• 2009

This paper presents an improved method measuring inter-utterance similarity in an example-based dialogue system, which searches the most similar utterance in a dialogue database to generate a response to a given user utterance. Unlike general inter-sentence similarity measures, the inter-utterance similarity measure for example-based dialogue system should consider not only word distribution but also various linguistic features, such as affirmation/negation, tense, modality, sentence type, which affects the natural conversation. However, previous approaches do not sufficiently reflect these features. This paper proposes a new utterance similarity measure by analyzing and reflecting various linguistic features to improve performance in accuracy. Also, by considering substitutability of the features, the proposed method can utilize limited number of examples. Experimental results show that the proposed method achieves 10%p improvement in accuracy compared to the previous method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.95-100
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• 2018

채팅 시스템을 잘 만들기 위해서는 양질, 대량의 채팅 말뭉치가 굉장히 중요하지만 구축 시 많은 비용이 발생한다는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 영화 자막, 극대본과 같이 대량의 발화 데이터를 이용하여 채팅 말뭉치를 반자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 채팅 말뭉치 확장을 위해 미리 구축된 채팅 말뭉치와 유사도 기법을 이용하여 채팅 유사도를 구하고, 채팅 유사도가 실험을 통해 얻은 임계값보다 크다면 올바른 채팅쌍이라고 판단하였다. 그리고 길이가 매우 짧은 채팅성 발화의 채팅 유사도를 효과적으로 계산하기 위해 본 논문에서 제안하는 것은 형태소 단위 임베딩 벡터와 합성곱 신경망 모델을 이용하여 발화 단위 표상을 생성하는 것이다. 실험 결과 기본 발화 단위 표상 생성 방법인 TF를 이용하는 것보다 정확률, 재현율, F1에서 각각 5.16%p, 6.09%p, 5.73%p 상승하여 61.28%, 53.19%, 56.94%의 성능을 가지는 채팅 말뭉치 반자동 구축 모델을 생성할 수 있었다.