• 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.

• 인지과학
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• 제18권1호
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• pp.1-14
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• 2007

목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역 행위로 표현될 수 있다. 그러므로 지능적인 대화 시스템을 구성하기 위해서는 영역 행위를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 CRFs (Conditional Random Fields)를 이용하여 화행과 개념열을 동시에 결정하는 통계 모델을 제안한다. 편향 학습 문제를 피하기 위하여 제안한 모델은 어휘와 품사 같은 낮은 수준의 언어 자질을 입력 자질로 사용하며, 카이 제곱 통계량을 이용하여 불필요한 자질들을 제거한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안한 모델은 화행 분류 정착률에서 93.0%, 개념열 분류 정확률에서 90.2%의 좋은 성능을 보였다.