• Title/Summary/Keyword: 대화 가중치

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A Method for Extracting Persona Triples in Dialogue (발화 내 페르소나 트리플 추출 방법 연구)

  • Yoonna Jang;Kisu Yang;Yuna Hur;Heuiseok Lim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.726-729
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    • 2023
  • 본 논문에서는 대화 중 발화에서 페르소나 트리플을 추출하는 방법을 연구한다. 발화 문장과 그에 해당하는 트리플 쌍을 활용하여 발화 문장 혹은 페르소나 문장이 주어졌을 때 그로부터 페르소나 트리플을 추출하도록 모델을 멀티 태스크 러닝 방식으로 학습시킨다. 모델은 인코더-디코더 구조를 갖는 사전학습 언어모델 BART [1]와 T5 [2]를 활용하며 relation 추출과 tail 추출의 두 가지 태스크를 각각 인코더, 디코더 위에 head를 추가하여 학습한다. Relation 추출은 분류로, tail 추출은 생성 문제로 접근하도록 하여 최종적으로 head, relation, tail의 구조를 갖는 페르소나 트리플을 추출하도록 한다. 실험에서는 BART와 T5를 활용하여 각 태스크에 대해 다른 학습 가중치를 두어 훈련시켰고, 두 모델 모두 relation과 tail을 추출하는 태스크 정확도에 있어서 90% 이상의 높은 점수를 보임을 확인했다.

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A Learning Method of Hypernetworks by Maximizing Conditional Likelihood (조건부 우도 최대화를 통한 하이퍼네트워크 학습)

  • Lee, Sang-Woo;Zhang, Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.429-431
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    • 2012
  • 하이퍼네트워크를 학습하는 기존의 방법은 데이터의 분포를 학습하기 위하여 주로 하이퍼에지의 적절한 조합을 찾는데 초점을 맞추었다. 반면 본 논문에서는 주어진 하이퍼에지의 조합 내에서 가중치를 조절하여 데이터의 분포를 학습하도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 분류 문제에서 하이퍼네트워크가 표현하고 있는 클래스 y에 대한 데이터 x의 조건부 우도(Conditional Likelihood)를 대화하는 방식으로 학습을 진행한다. 본 논문에서는 제안된 학습 방법이 기존의 학습 방법보다 개선된 학습 성능을 보일 뿐만아니라, 제안된 가중치 학습 방법이 기존의 가중치 학습 방법을 포함하는 관계임을 논증한다.

Study on Extraction of Keywords Using TF-IDF and Text Structure of Novels (TF-IDF와 소설 텍스트의 구조를 이용한 주제어 추출 연구)

  • You, Eun-Soon;Choi, Gun-Hee;Kim, Seung-Hoon
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.20 no.2
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    • pp.121-129
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    • 2015
  • With the explosive growth of information about books, there is a growing number of customers who find it difficult to pick a book. Against the backdrop, the importance of a book recommendation system becomes greater, through which appropriate information about books could be offered then to encourage customers to buy a book in the end. However, existing recommendation systems based on the bibliographical information or user data reveal the reliability issue found in their recommendation results. This is why it is necessary to reflect semantic information extracted from the texts of a book's main body in a recommendation system. Accordingly, this paper suggests a method for extracting keywords from the main body of novels, as a preceding research, by using TF-IDF method as well as the text structure. To this end, the texts of 100 novels have been collected then to divide them into four structural elements of preface, dialogue, non-dialogue and closing. Then, the TF-IDF weight of each keyword has been calculated. The calculation results show that the extraction accuracy of keywords improves by 42.1% in performance when more weight is given to dialogue while including preface and closing instead of using just the main body.

A Localized Multiquadric (MQ) Interpolation Method on the Hyperbolic Plane (하이퍼볼릭 평면에서의 지역적 MQ 보간법)

  • Park, Hwa-Jin
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.8A no.4
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    • pp.489-498
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    • 2001
  • A new method for local control of arbitrary scattered data interpolation in the hyperbolic plane is developed in this paper. The issue associated with local control is very critical in the interactive in the interactive design field. Especially the suggested method in this paper could be effectively applied to the interactive shape modeling of genus-N objects, which are constructed on the hyperbolic plane. Since the effects of the changed data affects only the limited area around itself, it is more convenient for end-users to design a genus-N object interactively. Therefore, by improving the global interpolation on the hyperbolic plane where the genus-N object is constructed, this research is aiming at the development and implementation of the local interpolation on the hyperbolic plane. It is implemented using the following process. First, for localizing the interpolating functions, the hyperbolic domain is tessellated into arbitrary triangle patches and the group of adjacent triangle patches of each data point is defined as a sub-domain. On each sub-domain, a weight function is defined. Last, by blending of three weight functions on the overlapped triangles, local MQ interpolation is completed. Consequently, it is compared with the global MQ interpolation using several sample data and functions.

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A Study of Keyword Spotting System Based on the Weight of Non-Keyword Model (비핵심어 모델의 가중치 기반 핵심어 검출 성능 향상에 관한 연구)

  • Kim, Hack-Jin;Kim, Soon-Hyub
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.10B no.4
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    • pp.381-388
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    • 2003
  • This paper presents a method of giving weights to garbage class clustering and Filler model to improve performance of keyword spotting system and a time-saving method of dialogue speech processing system for keyword spotting by calculating keyword transition probability through speech analysis of task domain users. The point of the method is grouping phonemes with phonetic similarities, which is effective in sensing similar phoneme groups rather than individual phonemes, and the paper aims to suggest five groups of phonemes obtained from the analysis of speech sentences in use in Korean morphology and in stock-trading speech processing system. Besides, task-subject Filler model weights are added to the phoneme groups, and keyword transition probability included in consecutive speech sentences is calculated and applied to the system in order to save time for system processing. To evaluate performance of the suggested system, corpus of 4,970 sentences was built to be used in task domains and a test was conducted with subjects of five people in their twenties and thirties. As a result, FOM with the weights on proposed five phoneme groups accounts for 85%, which has better performance than seven phoneme groups of Yapanel [1] with 88.5% and a little bit poorer performance than LVCSR with 89.8%. Even in calculation time, FOM reaches 0.70 seconds than 0.72 of seven phoneme groups. Lastly, it is also confirmed in a time-saving test that time is saved by 0.04 to 0.07 seconds when keyword transition probability is applied.

Emotional System Applied to Android Robot for Human-friendly Interaction (인간 친화적 상호작용을 위한 안드로이드 로봇의 감성 시스템)

  • Lee, Tae-Geun;Lee, Dong-Uk;So, Byeong-Rok;Lee, Ho-Gil
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.95-98
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    • 2007
  • 본 논문은 한국생산기술연구원에서 개발된 안드로이드 로봇(EveR Series) 플랫폼에 적용된 감성 시스템에 관한 내용을 제시한다. EveR 플랫폼은 얼굴 표정, 제스처, 음성합성을 수행 할 수 있는 플랫폼으로써 감성 시스템을 적용하여 인간 친화적인 상호작용을 원활하게 한다. 감성 시스템은 로봇에 동기를 부여하는 동기 모듈(Motivation Module), 다양한 감정들을 가지고 있는 감정 모듈(Emotion Module), 감정들, 제스처, 음성에 영향을 미치는 성격 모듈(Personality Module), 입력 받은 자극들과 상황들에 가중치를 결정하는 기억 모듈(Memory Module)로 구성되어 있다. 감성 시스템은 입력으로 음성, 텍스트, 비전, 촉각 및 상황 정보가 들어오고 감정의 선택과 가중치, 행동, 제스처를 출력하여 인간과의 대화에 있어서 자연스러움을 유도한다.

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KU-Bot: Chatbot combining Retrieval-based model and Generative Model (건국봇: 검색모델과 생성모델을 결합한 챗봇)

  • Lee, Hyunwoo;Min, Dugki
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.449-452
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    • 2018
  • 최근 AI 스피커를 비롯한 지능형 비서 서비스들이 빠르게 등장하고 있으며, AI 시장에서도 특히 챗봇 구축이 가장 활발하게 진행되고 있다. 건국봇은 건국대학교 학생들에게 필요한 정보를 제공하는 대화형 서비스이다. 본 논문에서는 대표적인 챗봇 구현 방법인 검색모델과 생성모델의 장단점을 분석하고, 건국봇에 적용한 사례를 소개한다. 궁극적으로, 질의문의 의도를 단어의 가중치를 고려해 추론함으로써 Unknown 추론을 강화하고 의도되지 않은 문장의 처리 관점에서 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

Adaptive Noise Canceller by Weight Updating Control Method for Speech Enhancement (음성향상을 위한 가중치 갱신제어방식의 적응소음제거기)

  • Kim, Gyu-Dong;Lee, Yun-Jung;Kim, Pil-Un;Chang, Yong-Min;Cho, Jin-Ho;Kim, Myoung-Nam
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.10 no.8
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    • pp.1004-1016
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    • 2007
  • In this paper we proposed a Weight-Update-Control Adaptive Noise Canceller which improves speech when environmental noise is stationary and it is hard to acquire a reference signal. Adaptive Noise Canceller(ANC) needs a reference signal, but it is not easy to measure pure noise without voice for reference in factory. Because there are mixed various mechanical noise and workers' voice. Therefore ANC is not suitable to reduce background noise. So we proposed the method that uses an arbitrary constant as an input signal and inputs microphone signal to the reference signal. The noise is eliminated using updated weights in non-speech range. In speech range the weight is fixed and the modified voice is acquired then voice is restored through transversal filter. The proposed method is based on facts that the factory noise is stationary and the noise is not changed in short conversation range. As a result of simulation using MATLAB, we confirmed that the proposed method is effective for reducing factory noise and has high signal to noise ratio(SNR).

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Analyzing Correlations between Movie Characters Based on Deep Learning

  • Jin, Kyo Jun;Kim, Jong Wook
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.26 no.10
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    • pp.9-17
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    • 2021
  • Humans are social animals that have gained information or social interaction through dialogue. In conversation, the mood of the word can change depending on the sensibility of one person to another. Relationships between characters in films are essential for understanding stories and lines between characters, but methods to extract this information from films have not been investigated. Therefore, we need a model that automatically analyzes the relationship aspects in the movie. In this paper, we propose a method to analyze the relationship between characters in the movie by utilizing deep learning techniques to measure the emotion of each character pair. The proposed method first extracts main characters from the movie script and finds the dialogue between the main characters. Then, to analyze the relationship between the main characters, it performs a sentiment analysis, weights them according to the positions of the metabolites in the entire time intervals and gathers their scores. Experimental results with real data sets demonstrate that the proposed scheme is able to effectively measure the emotional relationship between the main characters.

Adaptive Video Browsing Service Using User Profile (사용자 프로파일을 이용한 적응력 있는 비디오 브라우징 서비스)

  • 고경철;신성윤;임정훈;이양원
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.308-313
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    • 2001
  • 최근 인터넷의 급속한 성장과 빠른 보급, 정보통신 분야의 기술퓨전 현상들은 인터넷을 이용한 다양한 컨텐츠의 개발을 가속화시키고 있다. 특히 멀티미디어 스트리밍 기술은 일반 사용자들에게 동영상은 물론 풍부한 멀티미디어 데이터 전송을 통하여 능동적인 대화형 서비스를 제공할 수 있는 장점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 접속 횟수 및 접속시간 등의 빈도수에 따른 사용자 개인 가중치를 이용하여 사용자에게 보다 친숙하고 흥미를 유발할 수 있는 비디오 데이터 서비스를 제공하고자 하였으며, 카테고리 기반 및 키워드 기반에 따른 사용자 접근 정보를 이용하여 비디오 데이터를 분류하고 선별한 검색 서비스를 제공하고자 하였다. 또한 비디오 브라우징 시스템을 이용하여 사용자가 원하는 항목에 대한 비디오 검색을 장면 검색에서 샷 검색까지 프레임단위로 동영상을 이용하여 브라우징 할 수 있도록 하였으며, 해당 영역의 텍스트 및 관련 정보를 보다 세밀하고 정확하게 브라우징 할 수 있도록 정보를 제공하고자 하였다.

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