• 대한음성학회지:말소리
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• 제56호
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• pp.185-194
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• 2005

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.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 추계 학술대회 발표논문집
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• pp.113-115
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• 2005

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.

• 인지과학
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• 제10권2호
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• pp.27-34
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• 1999

이 연구의 목적은 대화행위 개념을 이용하여 독일어 일정협의 대화에서 나타나는 대화의 일반적인 흐름을 밝히는 데에 있다. 이 연구의 기본가정은 대화행위 개념의 도입이 자동번역시스템의 성능향상에 기여한다는 것이다. 그 이유는 통사적인 분석이나 의미적인 분석이 해결하지 못하는 문제들을, 문맥지식을 활용하여 해결하는 데에 있어 대화행위개념이 매우 유용하기 때문이다. 이 대화행위 개념의 하위분류작업은 독일에서 수행되고 있는 VERBMOBIL 프로젝트에서 이루어진 것이다. 본 연구에서는 전문가들에 의해 전사된 실제 대화 자료들을 대화행위의 개념을 활용하여 분석하고, 하나의 대화차례 안에서 발생하는 대화행위들의 연쇄와 각각의 대화차례 사이에서 발생하는 대화행위 연쇄를 조사했다. 여기서 분석대상으로 삼은 전사자료가 다른 연구에서 제시된 전사 자료와는 다소 차이를 보였기 때문에, 본 연구에서는 연쇄 개념을 대화차례사이에 뿐만 아니라 하나의 대화차례 내부까지 적용시켰다. 그리고 대화행위들간의 연쇄관계를 조사함으로써‘일정협의 대화’의 대화 흐름 도를 도출하였다. 이 대화 흐름 도는 통계분석 절차를 통해 가장 빈도수가 높게나온 대화행위 연쇄들을 토대로 만들어진 모형이기 때문에, 일상적인‘일정협의 대화’에 대한 대표성을 갖는다고 볼 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권1호
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• pp.33-40
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• 2008

인간은 다른 사람과 대화할 때, 시행착오 과정을 거치면서 상대방에 관한 학습이 일어난다. 본 논문에서는 이런 과정의 강화학습법(Reinforcement Learning)을 이용하여 대화시스템에 적응형 능력의 부여 방법을 제안한다. 적응형 대화 전략이란 대화시스템이 사용자의 대화 처리 습성을 학습하고, 사용자 만족도와 효율성을 높이는 것을 말한다. 강화 학습법을 효율적으로 대화처리 시스템에 적용하기 위하여 대화를 주 대화와 부대화로 나누어 정의하고 사용하였다. 주 대화에서는 전체적인 만족도를, 부 대화에서는 완료 여부, 완료시간, 에러 횟수를 이용해서 시스템의 효율성을 측정하였다. 또한 학습 과정에서의 사용자 편의성을 위하여 시스템 사용 역량에 따라 사용자를 두 그룹으로 분류한 후 해당 그룹의 강화 학습 훈련 정책을 적용하였다. 실험에서는 개인별, 그룹별 강화 학습에 따라 제안한 방법의 성능을 평가하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권4호
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• pp.55-64
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• 2019

In this study, we introduce trends in neural-network-based deep learning research applied to dialogue systems. Recently, end-to-end trainable goal-oriented dialogue systems using long short-term memory, sequence-to-sequence models, among others, have been studied to overcome the difficulties of domain adaptation and error recognition and recovery in traditional pipeline goal-oriented dialogue systems. In addition, some research has been conducted on applying reinforcement learning to end-to-end trainable goal-oriented dialogue systems to learn dialogue strategies that do not appear in training corpora. Recent neural network models for end-to-end trainable chit-chat systems have been improved using dialogue context as well as personal and topic information to produce a more natural human conversation. Unlike previous studies that have applied different approaches to goal-oriented dialogue systems and chit-chat systems respectively, recent studies have attempted to apply end-to-end trainable approaches based on deep neural networks in common to them. Acquiring dialogue corpora for training is now necessary. Therefore, future research will focus on easily and cheaply acquiring dialogue corpora and training with small annotated dialogue corpora and/or large raw dialogues.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.817-826
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• 2002

한국어대화에서는 존대현상(honorification phenomenon)이 일어나기도 하고, 존대대명사(honorific pronoun)가 사용되기도 하며, 맥락상 되찾을 수 있으면 주어나 목적어가 완전히 생략되기도 한다. 이러한 특징적인 언어현상이 일어나는 한국어대화를 처리하고 그것의 표상구조를 만들기 위해서 대화참석자에 관한 정보, 발화문의 화행에 관한 정보. 대화에 관련된 사람들의 사회적 지위에 있어서의 상대적 순위에 관한 정보, 대화에 나타나는 발화문 사이의 정보흐름 등을 묵시적으로가 아니라 명시적으로 표시하고 이용할 것을 본 논문은 제안한다. 또한. 본 논문은 이러한 상황정보(situational information)를 표시하고 이용하는 방법과 한국어대화의 적절한 표상구조를 제시한다. 본 논문에서 한국어대화표상구조의 설정은 담화표상이론(Discourse Representation Theory)과 분할담화표상이론(Segmented Discourse Representation Theory)을 수정ㆍ확대하여 이루어진다. 나아가서, 본 논문은 한국어대화를 전산적으로 어떻게 처리하고 그것의 표상구조를 구축하는지를 프롤로그 프로그래밍 언어를 사용하여 보여주고 나서, 그러한 표상구조의 타당성을 알아보기 위해 자연발생적 한국어대화에도 적용시켜 본다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.257-262
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• 2009

본 논문은 예제기반 대화시스템의 대화 로그를 분석하여 새로운 대화예제를 자동으로 확충하는 방법에 대해서 논한다. 전통적인 예제기반 대화 시스템에서는 사용자와 챗봇(chatbot)간의 대화예제를 수작업으로 구축 하기 때문에 많은 시간과 비용이 소요되는 단점을 가지고 있다. 대화 로그는 대화 시스템의 서비스가 지속되는 한 끊임없이 생성이 되며, 시간이 지날수록 풍부하고 다양한 대화예제를 획득할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 논문은 대화로그로부터 자연스러운 발화쌍을 분류하고, 분류된 발화쌍을 대화예제로 추가하는 방법을 제안한다. 최대 엔트로피모형을 사용한 실험의 결과, 자연스러운 발화를 결정하기 위해서는 발화의 어휘, 품사, 양태와 같은 자질이 유용하게 사용될 수 있음을 관찰하였고, 수작업 구축에만 의존하던 대화예제가 대화 로그를 사용하여 자동으로 확충될 수 있음을 확인하였다.

• 영어어문교육
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• 제16권3호
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• pp.291-315
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• 2010

The present study examined the role of dialogue journaling in Korean students' English writing development. Thirteen Korean middle school students participated in a five-week dialogue journal writing program. The participants' English writing skills before and after their dialogue journaling were compared in terms of holistic and analytical scores of their English essays. The study also examined the changes in the participants' language use, as manifested in their dialogue journals. The results indicated the positive influence of dialogue journal writing on the participants' English writing skills in the areas of content and lexical fluency. As for the linguistic evidence that related dialogue journaling to English writing development, the three patterns of change in language use emerged from the participants' dialogue journals: a) raised awareness on grammar conventions, b) raised awareness on discourse conventions, and c) increased depth and richness in idea development. There were also three unhelpful factors associated with little improvement of English writing: a) lack in basic writing skills, b) repetitive use of identical sentence patterns, and c) lack in grammatical and lexical awareness. Overall, the results suggested that dialogue journaling could facilitate Korean students' English writing development when it creates authentic communicative interactions between the teacher and students.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.308-310
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• 2022

With the rise of the Al wave, task-oriented dialogue systems have become one of the popular research directions in academia and industry. Currently, task-oriented dialogue systems mainly adopt pipelined form, which mainly includes natural language understanding, dialogue state decision making, dialogue state tracking and natural language generation. However, pipelining is prone to error propagation, so many task-oriented dialogue systems in the market are only for single-round dialogues. Usually single- domain dialogues have relatively accurate semantic understanding, while they tend to perform poorly on multi-domain, multi-round dialogue datasets. To solve these issues, we developed a paddle-based multi-domain task-oriented Chinese dialogue system. It is based on NEZHA-base pre-training model and CrossWOZ dataset, and uses intention recognition module, dichotomous slot recognition module and NER recognition module to do DST and generate replies based on rules. Experiments show that the dialogue system not only makes good use of the context, but also effectively addresses long-term dependencies. In our approach, the DST of dialogue tracking state is improved, and our DST can identify multiple slotted key-value pairs involved in the discourse, which eliminates the need for manual tagging and thus greatly saves manpower.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제43호
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• pp.11-23
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• 2002

In this paper, speech style is divided into two - read speech and dialogue. In the experiment, read speech and dialogue use the same sentence to control discrepancy from different sentence. While the number of AP in read speech is less than in dialogue, the number of IP in read speech is more than in dialogue. The number of syllables which consist of AP is more various in dialogue. Intonational patterns of the first AP in IP make a difference. In dialogue, there is a pattern which has many high tones - LHH. The FO range in dialogue is wider than in read speech.