Since speech acts implies speakers' intentions, it is essential to determine speakers' speech acts if we want to implement an intelligent dialogue system. We propose a two-step model for effectively determining speakers' speech acts. In the first step, the proposed model returns speech act candidates by using a neural network model based on machine learning and a predictivity model based on statistics, respectively. In the second step, using speech act candidates which are returned by the predictivity model, the proposed model filters out speech act candidates which are returned by the neural network model. Then, the proposed model selects a speech act with maximum output value among the unremoved speech act candidates. In the experiment on a schedule management domain, the proposed two-step modeling method showed better precisions than the previous methods only using a machine learning model or a probability model.
This paper is to show the relationship between power and communication. For this purpose, speech act theory has been introduced. Power is the capacity of some persons to produce intended effects on others. And the human being tries to get intended effects by perlocutionary acts through performing illocutionary acts, both of which belong to speech acts. Generally speaking, therefore, it can be said power is exercised through speech acts. Of course, in case of exercising physical force or violence, no speech act is needed. However, even violence is not totally unrelated with communication. Moreover, power other than violence is always in need of speech acts for its exercise. Including psychic force, power in general is in a close relationship with communication by mediation of speech acts. This paper, using speech act theory, attempts to examine that what is the relationship power and communication hold, that the exercise of power is the same as performing speech acts called perlocutionary acts, that the form of power is differentiated by kinds of illocutionary acts used for its exercise, and that morality of power is different according to illocutionary acts used for its exercise.
Speech act is the speaker's intentions indicated through utterances. It is important for understanding natural language dialogues and generating responses. This paper proposes the method of two stage that increases the performance of the korean speech act decision. The first stage is to select features from the part of speech results in sentence and from the context that uses previous speech acts. We use x$^2$ statistics(CHI) for selecting features that have showed high performance in text categorization. The second stage is to determine speech act with selected features and Neural Network. The proposed method shows the possibility of automatic speech act decision using only POS results, makes good performance by using the higher informative features and speed up by decreasing the number of features. We tested the system using our proposed method in Korean dialogue corpus transcribed from recording in real fields, and this corpus consists of 10,285 utterances and 17 speech acts. We trained it with 8,349 utterances and have test it with 1,936 utterances, obtained the correct speech act for 1,709 utterances(88.3%). This result is about 8% higher accuracy than without selecting features.
Speech act tagging is an important step in various dialogue applications, which recognizes speaker's intentions expressed in natural language utterances. Previous approaches such as rule-based and statistics-based methods utilize the speech acts of previous utterances and sentence features of the current utterance. This paper proposes a method that determines speech acts of the current utterance using the speech acts of the following utterances as well as previous ones. Using the features of following utterances yields the accuracy 95.27%, improving previous methods by 3.65%. Moreover, sentence features of the previous utterances are employed to maximally utilize the information available to the current utterance. By applying the proper probability model for each speech act, final accuracy of 97.97% is achieved.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.9
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pp.5495-5501
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2014
Individuals with a left frontal brain injury show significant impairments in their speech ability. The aims of the present study were (1) to assess and compare the ability of speech acts comprehension and executive function between individuals with a left frontal brain injury and normal individuals, and (2) to investigate the correlation of speech act comprehension ability factors. The study's subjects were 18 individuals with a left frontal brain injury and 18 normal control adults of the same age, gender, and educational age. The following results were obtained. First, the group of individuals with a left frontal brain injury had lower speech act comprehension, executive function than the normal control group. Second, the speech act comprehension ability of the individuals with a left frontal brain injury showed a high correlation with the executive function.
A speech-act is a behavior intended by users in an utterance. Speech-act classification is important in a dialogue system. The machine learning and rule-based methods have mainly been used for speech-act classification. In this paper, we propose a speech-act classification method based on the combination of support vector machine (SVM) and transformation-based learning (TBL). The user's utterance is first classified by SVM that is preferentially applied to categories with a low utterance rate in training data. Next, when an utterance has negative scores throughout the whole of the categories, the utterance is applied to the correction phase by rules. The results from our method were higher performance over the baseline system long with error-reduction.
The purpose of this study is to investigate the speech act realization of speculative expressions and to present their teaching-learning contents. It is hard for Korean learners to use speculative expressions appropriately because there are various similar expressions and their meaning is distinctive in detail. This study describes speech act realizations of '-는 것 같다, -을까, -나 보다, -을걸'. All these forms have the meaning of speculations, so they are mainly used to present uncertain information or thoughts of speaker. But they show distinctive aspects. '-는 것 같다' is mainly used to present contents contrary to their counterparts' opinions or irritating for their counterparts. It is used as polite forms because it conveys meanings of uncertainty. Especially in these contexts, it performs the refusal speech acts. '-을까' has the characteristic feature in the complex forms such as '뭐랄까', '뭐라고 할까' and it performs request speech acts more frequently than '-는 것 같다'. Also it is used to express the speakers' opinions contrary to their counterparts'. '-나 보다' expresses speaker's speculations based on hearer's conditions or his speech, so it is used to respond to hearer actively and express interests unlike other speculative expressions. '-을걸' isn't used to perform request, to express interests to hearer. However, it is mainly used when speaker has the contrary assumptions or expectations to hearer's. Based on the analyze, this study presents and grades teaching-learning contents of speculative expressions.
The present study employed an analytical framework that is characterised by a synthesis of quantitative and qualitative analyses with a specially designed computer software SpeechActConc to examine speech acts in business communication. The naturally occurring data from the audio recordings and the prosodic transcriptions of the business sub-corpora of the HKCSE (prosodic) are manually annotated with a speech act taxonomy for finding out the frequency of fillers, the co-occurring patterns of fillers with other speech acts, and the linguistic realisations of fillers. The discoursal function of fillers to sustain the discourse or to hold the floor has diverse linguistic realisations, ranging from a sound (e.g. 'uhuh') and a word (e.g. 'well') to sounds (e.g. 'um er') and words, namely phrase ('sort of') and clause (e.g. 'you know'). Some are even combinations of sound(s) and word(s) (e.g. 'and um', 'yes er um', 'sort of erm'). Among the top five frequent linguistic realisations of fillers, 'er' and 'um' are the most common ones found in all the six genres with relatively higher percentages of occurrence. The remaining more frequent realisations consist of clause ('you know'), word ('yeah') and sound ('erm'). These common forms are syntactically simpler than the less frequent realisations found in the genres. The co-occurring patterns of fillers and other speech acts are diverse. The more common co-occurring speech acts with fillers include informing and answering. The findings show that fillers are not only frequently used by speakers in spontaneous conversation but also mostly represented in sounds or non-linguistic realisations.
The objective of this study is to classify the conversations in Chinese textbooks into four social units (speech community, speech situation, speech event, speech act) adopted by Dell Hymes (1972), and suggest application of the results involving the conversation to the curriculum of Chinese education. Towards this end, this study assumes every conversation in the Chinese textbooks as coordination of specific speech events and acts under specific situations. This study introduces the concept of social unit adopted by Dell Hymes (1972), and elucidates their role in conversation. Thus, this study reconsiders the conversations recorded in the textbooks not from a morphological or syntactic viewpoint but from a speech perspective. Finally, this study suggests effective use of the results in the Chinese conversation classes.
The purpose of this study is to contrast the patterns of realization and understanding of refusal speech acts between Korean and Thai learners. This study intends to answer the following questions: (1) Do Koreans and Thai learners perform refusal speech acts differently? (2) Do Koreans and Thai learners understand refusal speech acts differently? A DCT and a follow-up interview were conducted to collect data of two groups of 30 native Korean speakers and 30 native Thai speakers. For research question 1, we analyzed the refusal strategy and provided reasons given by Koreans and Thai learners depending on the context. For research question 2, we ran a chi-squared test on the elements of the follow-up interviews, such as the weight of burden of refusing, and whether the participant would actually refuse or not. The differences between the refusal strategies of the two groups could be categorized by the preceding inducing speech act. In refusing a request, the difference was prominent in the apologizing strategy, whereas in refusing a suggestion, the difference was mainly in the direct refusal strategy. When refusing an invitation, the most evident difference was the number of refusal strategies employed. When providing an explanation of refusal to people with high social status, Koreans gave more specific reasons for refusals, whereas Thai learners tended to use more vague reasons. Moreover, when refusing an invitation, Koreans primarily mentioned the relationship, and Thai learners showed the spirit of Greng Jai. When asked the weight of burden of refusing, Koreans felt pressured to refuse a request from people with high social status, and a suggestion or invitation from people with high level of intimacy while Thai learners found it highly difficult to make a refusal in all cases. In answering whether they would actually refuse or not, Koreans tried not to make a refusal to people with high level of intimacy, and such a trend was not evident among the Thai. This study can help us better understand the learner's pragmatic failure, and serve as a basis in establishing a curriculum for teaching speech acts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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