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마르코프 의사결정 과정에 기반한 대화 관리 시스템
A dialogue management system based on Markov decision process 원문보기

한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부, 2007 Feb. 05, 2007년, pp.475 - 480  

은지현 (KT 미래기술연구소) ,  최준기 (KT 미래기술연구소) ,  장두성 (KT 미래기술연구소) ,  김현정 (KT 미래기술연구소) ,  구명완 (KT 미래기술연구소)

초록
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대화관리시스템은 사용자 발화로부터 사용자의 의도를 추론하여 시스템의 응답을 결정하고 이를 사용자에게 자연스러운 형태로 반환하는 역할을 한다. 본 논문에서는 마르코프 의사 결정과정에 기반한 대화관리자를 통하여 정확한 동작 수행과 사용자의 자연스러운 발화를 가능케 하는 대화관리시스템에 대해서 소개한다. 마르코프 의사 결정과정 대화관리자는 실세계 환경을 모델링 하는 유한 개수의 상태들과 이를 이용한 통계적 학습을 통해 시스템 응답을 결정 한다. 본 대화관리시스템은 대화관리자 이외에 언어이해부, 영역규칙 적용부, 목적시스템 제어부, 예제기반 응답생성부로 이루어져 있으며, 각 구성요소는 영역이식에 용이하도록 설계되어 있다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 MDP기반 대화관리자 및 해당 대화관리자가 홈네트워크 기기 제어 영역에 적용된 대화시스템에 대해서 기술하고 있다. MDP기반 대화관리자는 대량의 대화로부터 주어진 목적지향 영역에 적합한 응답 추론 규칙의 자동 학습이 가능하다.
  • 이 방법은 사용자의 발화와 그에 대응하는 시스템 동작으로 구성된 대화 코퍼스로부터 훈련된 정책을 선택하여 대화 시스템의 동작과 응답을 결정한다. 본 논문에서는 MDP기반 대화관리자[4] 및 해당 대화관리자가 특정 영역(홈네트워크 기기 제어 영역)에 적용된 대화시스템에 대해서 기술한다.
  • 많은 상태는 강화 학습을 어렵게 하며 훈련 데이터베이스의 수집이 대규모로 이루어져야 하는 단점이 있다[6]. 본 논문에서는 사용자가 입력할 수 있는 환경을 전부 상태로 모델링하지 않고 그룹화하여 사용하는 대화관리자를 제안하였다. 또한 시스템의 대화흐름 제어 방식이 통계적 훈련을 통하여 대화말뭉치로부터 자연스럽게 결정된다는 특징을 가지고 있다.
  • KT에서 현재 서비스 중인 홈네트워크 서비스는 가정 내 가전기기들에 대한 홈오토메이션 서비스로써 웹이나 핸드폰 등을 통하여 메뉴 선택 방식으로 제어되고 있다. 이러한 기존 제어 방식의 단점을 개선하고 사용자의 편의성을 향상시키기 위하여 자연어 대화관리시스템을 홈네트워크 서비스 제어용 인터페이스로 제시하고자 한다. 이러한 서비스 영역은 사용자와 시스템이 대화를 진행함으로써 달성하고자 하는 목적이 뚜렷하게 정해져 있는 목적지향 영역으로 특징 지어진다.

가설 설정

  • 각 응답추론부의 입력은 사용자의 자연어 형태 문장이 언어이해부와 영역규칙 적용부 과정을 거쳤을 때의 형태로 하되 그 결과가 정확하다는 가정 하에 성능 평가되었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
대화관리시스템의 역할은 무엇인가? 대화관리시스템은 사용자 발화로부터 사용자의 의도를 추론하여 시스템의 응답을 결정하고 이를 사용자에게 자연스러운 형태로 반환하는 역할을 한다. 본 논문에서는 마르코프 의사 결정과정에 기반한 대화관리자를 통하여 정확한 동작 수행과 사용자의 자연스러운 발화를 가능케 하는 대화관리시스템에 대해서 소개한다.
마르코프 의사 결정과정 대화관리자는 시스템 응답을 어떻게 결정하는가? 본 논문에서는 마르코프 의사 결정과정에 기반한 대화관리자를 통하여 정확한 동작 수행과 사용자의 자연스러운 발화를 가능케 하는 대화관리시스템에 대해서 소개한다. 마르코프 의사 결정과정 대화관리자는 실세계 환경을 모델링 하는 유한 개수의 상태들과 이를 이용한 통계적 학습을 통해 시스템 응답을 결정 한다. 본 대화관리시스템은 대화관리자 이외에 언어이해부, 영역규칙 적용부, 목적시스템 제어부, 예제기반 응답생성부로 이루어져 있으며, 각 구성요소는 영역이식에 용이하도록 설계되어 있다.
대화관리자는 대화흐름을 제어하는 방식에 따라 어떻게 나눠지는가? 대화관리자는 대화흐름을 제어하는 방식에 따라 다음과 같이 나뉜다[1,2]. 유한 상태 기반(Finite statebased) 대화관리자는 단어 단위의 사용자 입력을 대상으로 특정 입력이 주어질 경우, 사전에 정의된 대화 네트워크(dialogue network) 또는 대화 문법(dialogue grammar)를 통해 대화흐름을 제어한다. 프레임 기반(Frame-based) 대화관리자는 일정한 대화흐름이 사전에 정의된 유한 상태 기반 대화관리자와 달리, 최종적으로 대화를 위한 정보를 프레임 형태로 습득하되 그 습득 과정은 사용자-시스템 대화를 통해 자연스럽게 결정된다. 또한 정보 상태 기반(Information state-based) 대화관리자는 대화의 정보요소를 이용하여 상태를 구성하고 이를 기반으로 대화행위를 결정한다. 마지막으로 에이전트 기반(Agent-based) 대화관리자는 문제를 해결하기 위해 사용자와 시스템 간의 협력을 하고 이를 바탕으로 시스템 응답을 추론하여 대화흐름을 제어한다.
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