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[국내논문] 강건한 음성 대화 시스템을 위한 담화분석 기술
Discourse Analysis for Robust Spoken Dialogue System 원문보기

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터, v.16 no.10, 2010년, pp.1005 - 1009  

이충희 (한국전자통신연구원 지식마이닝팀) ,  오효정 (한국전자통신연구원 지식마이닝팀) ,  장명길 (한국전자통신연구원 지식마이닝팀) ,  서영훈 (충북대학교 컴퓨터공학과)

초록
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지시대명사와 같은 조응어(anaphora)의 본래 단어나 구를 선행사라고 지칭하며, 음성 대화 중에는 선행사에 대한 생략과 대용어 사용이 빈번히 발생한다. 또한 언어 현상들은 문맥을 보지 않으면 이해될 수 없는 것들이 많다는 것이 담화분석의 기본 가정이므로, 생략 및 대용어 복원은 담화분석에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 대용어와 생략어 복원에 기반해서 대화 레벨에서의 강건성을 향상시킨 음성 기반 대화 시스템을 제안한다. 제안된 항법의 적절성과 효과는 TV 도메인에서 평가되었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Elliptical and anaphoric utterances occur frequently during spoken dialogue. Because discourse analysis rests on the basic premise that linguistic items cannot be understood without reference to the context, ellipsis and anaphora resolution plays an important role in discourse analysis. In this pape...

주제어

#담화분석   #대용어복원   #생략어복원  

AI 본문요약
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문제 정의

  • DSRe 사용자 발화에 대한 시스템의 정확한 응답 비율로 시스템 동작의 정확성을 평가하는 척도이며, 검색된 프로그램의 정확성이나 올바른 TV 제어에 대한 성능을 평가한다. TCRe 특정 목적이 주어진 상황에서 시스템이 최종적으로 목적을 달성하였는지를 평가한다. 사용자 만족도(User Satisfaction Ratio: USR)는 SRR, DSR, TCR의 평균값이며, 시스템 성능의 최종척도로 사용하였다 표 4는 그 결과를 보여준다 예상대로 ESI의 경우예 OOG와 OOV 문제 때문에 SRR의 성능이 매우 낮았다.
  • 생략어가 포함된 발화는 TV 도메인에서 자주 발생하는데 그 이유는 사용자들이 이전에 언급했던 내용을 반복하기 싫어하기 때문이다. 본 논문에서는 이런 생략어 복원을 이전 포커스 프레임의 상속 여부로 다룬다. 이 부분에 대해서는 5장에서 자세히 설명하겠다.
  • 본 논문은 대용어 및 생략어 복원에 기반해서 성능이 개선된 대화 시스템을 제안하였다. 생략어와 대용어가 존재하는 발화는 음성 대화에서는 자주 발생하기 때문에 대화 시스템이 제대로 동작하기 위해서는 생략어 와대 용어 복원은 필수적이고, 평가 결과에 의해 그것이 증명되었다.
  • 본 논문은 생략어 및 대용어 복원을 통해 대화 레벨에서 강건성을 향상시킨 음성기반 시스템을 제안한다. 2 장에서 음성기반 대화 시스템의 전체적인 구성을 알아보고, 3장에서 대화 관리 모델을 설명한다.
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참고문헌 (9)

  1. M. Maragoudakis, A. Thanopoulos, and N. Fakotakis, "MeteoBayes: effective plan recognition in a weather dialogue system," IEEE Intelligent Systems, vol.22, pp.67-77, 2007. 

    상세보기 crossref

  2. K. Komatani, N. Kanda, M. Nakano, et al., "Multi-domain spoken dialogue system with extensibility and robustness against speech recognition errors," Proc. 7th SIGdial Workshop on Discourse and Dialogue, 2006. 

  3. J. F. Allen, B. W. Miller, F. K. Ringger, et al., "A robust system for natural spoken dialogue," Proc. 34th annual meeting on Association for Computational Linguistics, pp.62-70, 1996. 

  4. S. J. Goldwater, E. O. Bratt, J. M. Gawron, et al., "Building a robust dialogue system with limited data," Proc. ANLP/NAACL 2000 Workshop on Conversational systems, vol.3, pp.61-65, 2000. 

  5. J. Park, S. Lee and S. Kim, "Keyword spotting for far-field speech input by categorical fillers and speech enhancement," Proc. 22nd Speech Communication and Signal Processing, 2005. 

  6. C. Lee, J. Eun, M. Jeong, et al., "A multi-strategic concept-spotting approach for robust understanding of spoken Korean," ETRI journal, vol.29, no.2, pp.179-188, 2007. 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. J. R. Tetreault and J. F. Allen, "Dialogue structure and pronoun resolution," Proc. DAARC, 2004. 

  8. L. A. Nielsen, "Verb phrase ellipsis detection using automatically parse text," Proc. COLING, pp.1093- 1099, 2004. 

  9. V. Zue, S. Seneff, J.R. Glass, et al., "JUPITER: A telephone-based conversational interface for weather information," IEEE Trans. Speech and Audio Processing, vol.8, no.1, pp.85-96, 2000. 

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