Annual Conference on Human and Language Technology
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1997.10a
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pp.477-492
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1997
본 연구에서는 한국어 대화체에 사용되는 담화표지와 부 대화의 유형을 분석하였다. 한국어 대화체에 사용되는 각종 담화표지에 대한 기존의 언어학적 연구를 정리하였고, 실제 한국어 대화자료를 녹취, 전사하여 연구에 필요한 데이터를 만들었으며, 이 데이터를 분석하여 한국어 대화체에서 관찰되는 부 대화의 유형을 분류하고자 하였다. 또한 각 부 대화와 담화표지들간의 관계를 규명하려는 시도를 하였다. 이것은 인간과 컴퓨터간의 특정 목적 대화를 구현하는 데도 중요한 역할을 한다. 특히 인간과 컴퓨터가 예약, 상담 등 특정 목적을 달성하기 위한 대화를 수행할 수 있는 프로그램을 구축하는 데 있어서, 인간이 실제로 사용하는 담화표지 및 의사소동 책략 등을 반영할 수 있게 해줄 것이다. 담화분석 연구자들이 실제 대화 자료를 분석하여 한국어 대화체의 기저에 흐르는 대화의 메카니즘을 다방면에서 종합적으로 정리하면 그 결과를 토대로 전산학 연구자들이 한층 바람직한 한국어 대화인지 모형을 만들어낼 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.419-424
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1998
담화 구조를 파악하기 위한 대표적인 방법으로 Litman과 Allen 의 계획 기법에 의한 것과 RDTN을 이용한 것을 들 수 있다. 그 중에서도 RDTN을 이용하여 대화의 흐름을 파악하려는 시도는 간단하며, 결정적이라는 장점이 있는 반면에 몇 가지 단점도 가지고 있다. RETN을 이용한 대화 분석의 가장 큰 단점은 정확히 분석된 화행을 입력으로 사용한다는 것이다. 즉, 현 상태에서 다음 상태로의 전이에 정의된 화행 이외의 화행이 입력으로 사용되면 분석을 실패하게 된다. 또 하나의 단점은 RDTN 이 어느정도 영역에 의존적인 특성을 보인다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 확장성에 대한 문제점을 해결하고, 화행 분석의 어려움을 덜기 위해 신경망을 이용한 새로운 대화 전이망을 제안한다. 제안된 대화 전이 신경망은 지역적 대화 전이 신경망과 전역적 대화 전이 신경망은 이전의 두 발화와 현재 발화와의 관계를 살펴서 현재 발화가 이전 대화의 연속인지, 새로운 대화이 시작인지, 아니면 부대화의 시작인지를 결정하는 역할은 한다.전역적 대화전이 신경망은 담화 스택과의 상호 작용을 통해 담화의 전체구조를 살피고,전체 담화 구조에서 현재 발화가 어떤 역할을 하는지를 결정한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2010.10a
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pp.161-163
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2010
말하기는 곧 행위라는 주장이 화용론의 핵심명제이다. VTS 대화는 선박들의 효율적이고 안전한 항해를 위해 이루어지는 언어적 상호작용 행위이다. 본 연구에서는 모든 VTS 화행은 항해행위의 수행에 따른 부수적인 요소가 아니라 필수불가결한 요소라는 점에 주목하고자 하였다. 먼저 화용론에서 다루는 대화의 협력원칙, 공손원칙, 명령화행 및 약속화행의 적정성, 최소대화의 원칙을 VTS 대화 상황에 적용하여 VTS 화행의 특성을 정립하고자 하였다. 그리고 실제 발생했던 해양사고에서 선박 간 담화 또는 대화를 분석함으로써 화용론적 실패가 충돌사고에 어떻게 영향을 끼치는지를 검토해보았다. VTS 상황에서 이루어지는 담화 또는 대화분석을 통해 해양사고의 원인을 심도 있게 분석하는 방안과 이의 결과를 항해사 및 관제사 교육에 활용하는 방안을 제시하였다. 덧붙여서 co-Navigation 개념이 항해안전의 새로운 패러다임이 되어야 한다는 것을 주장하였다.
The main purpose of this paper is to propose a general dialogue flow in 'the a appointment scheduling dialogues' in German using the concept of dialogue acts. A basic a assumption of this research is that dialogue acts contribute to the improvement of a translation system. They might be very useful to solve the problems that syntactic and semantic module could not resolve using contextual knowledge. The classification of the dialogue acts was conducted as a work of VERBMOBIL project and was based on real dialogues transcribed by experts. The real dialogues were analyzed in terms of the dialogue acts. We empirically analyzed the sequences of the dialogue acts not only in a series of dialogue turns but also in one dialogue turn. We attempted to analyZe the sequences in one dialogue turn additionally because the dialogue data used in this research showed some difference from the ones in other existing researches. By examining the sequences in dialogue acts. we proposed the dialogue flowchart in 'the a appointment scheduling dialogues' 'Based on the statistical analysis of the sequences of the most frequent dialogue acts. the dialogue flowcharts seem to represent' the a appointment scheduling dialogues' in general. A further research is required on c classification of dialogue acts which was a base for the analysis of dialogues. In order to e extract the most generalized model. we did not subcategorize each dialogue acts and used a limited number of items of dialogue acts. However. generally defined dialogue acts need to be defined more concretely and new dialogue acts for specific situations should be a added.
The goal of this study is finding flow-map in conversation what is going on user and embodied conversational agent by analysing that conversation. Specifically, this study not only find elements of conversation, but also draw out patterns of conversation can be exist for dialogue ability between user and Embodied conversational agent. To do this, we collect data through in-depth one to one interview, and then we analysis collected data to try to find out element of user-agent conversation based on qualitative research refer to the theory of conversation analytics and type of conversation. As a result, six flow map is deducted Especially, the irregular conversation is hard to find in human-human conversation, and the frequency is the most in data. In addition, when elements of interruption came out, be hostile to partner or correct the press conversation. This study can have positive effect to embodied conversation agent developer, user and service offerer because this study find the type of conversation through analysis that between embodied conversational agent and user.
일상 생활에서의 대화 또는 컴퓨터를 매개로 이루어지는 대화에서 자기노출은 서로에 대한 개인적인 정보를 공유하여 친밀한 관계를 유지하기 위한 과정이다. 자기노출에서의 개인적인 정보는 생각 및 경험을 비롯하여 감정 등을 의미하는데, 감정은 특히 대화 분위기 형성 및 원활한 대화 진행을 위한 효과적인 의사소통수단으로 작용한다. 대화 시의 감정노출은 대화 상대방(노출 대상)과 감정표현의 대상(표현 대상)에 따라 표현의 실제강도와 노출의 정도가 달라지게 된다. 본 연구에서는 인터넷을 통해 대화를 주고 받거나 자료를 전송할 수 있는 인스턴트 메신저를 통하여 이루어진 대화에서 노출 대상과 표현 대상을 고려하여 대화참여자의 감정상태를 파악한다. 이를 위한 사전조사로 드라마 스크립트 상의 등장인물들의 감정표현 패턴을 분석하고 이를 활용하여 노출 대상이 각각 다른 대화문장에서 통사 및 의미 분석 과정을 거쳐 표현 대상에 따른 대화참여자의 감정상태를 파악하고, 대화참여자가 자신의 감정을 관찰할 수 있는 인터페이스를 제공한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.405-413
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2001
이 연구는 상거래 대화의 진행 구조에 따른 화행상의 특징을 분석하는 데 목적이 있다. 상거래 대화는 일상 대화와는 달리, 특정 상황에서 특정 목적을 수행하기 위한 대화이다. 대화가 목적 달성을 위하여 단계적으로 진행되는데, 단계마다는 화행에서 특징적인 양상을 보인다. 이 연구에서는 상거래 대화의 진행 단계 구조를 '(시작 단계) - 매매 준비 단계 - 매매 흥정 단계 - 매매 결정 단계 - 매매 행위 단계 - (종결 단계)'와 같이 분석한다. 다음으로 화행에 대해서는 상거래 대화에서 나타나는 화행의 유형과 빈도를 조사하여 일반적인 특징을 살펴본다. 그리고 응대의 개념을 도입하여 각 진행 단계별로 나타나는 화행과 응대를 분석하여 상거래 대화 화행의 역동적인 양상을 고찰한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.518-523
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2020
본 논문에서는 목적 지향 대화 시스템을 위한 대화 상태 추적 시스템과 사용자 시뮬레이터를 설계 및 제안한다. 사용자 시뮬레이터는 작성된 대화 상태 추적 시스템을 평가하기 위한 용도로 사용된다. 본 논문에서 제안하는 대화 상태 추적 시스템은 대화 기록과 함께 사전에 학습된 대화 기록 및 규칙/통계 기반 추론 시스템의 추론 결과를 입력으로 받는다. 그리고 입력된 발화 기록 중 마지막 사용자 발화의 사용자 목표와 개체명 그리고 다음 시스템 발화의 화행을 추론한다. 또한, 작성된 대화 상태 추적기의 성능을 평가하고 분석하기 위해, 주어진 환경에서 시스템과 대화를 수행하며 대화 시스템의 성능을 평가하는 사용자 시뮬레이터를 구현 및 적용하였다. 본 연구에서 수행된 실험과 분석을 통해, 규칙 및 통계 기반의 기반 시스템을 이용해 목표 시스템의 성능 개선이 가능함을 보인다. 또한, 제안하는 사용자 시뮬레이터는 규칙과 통계를 이용해 평가 코퍼스 없이 여러 상황에 대해 대화 시스템의 성능을 평가할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.335-336
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2022
본 논문에서는 시간대와 대화 주제를 활용하여 카테고리별로 적절한 SNS 광고 시간대 예측 방법을 제시한다. 위의 분석으로 광고주들에게 적절한 광고시간을 제안할 수 있다. 연관규칙분석 알고리즘인 apriori를 사용하였다. 주제는 상거래(쇼핑), 미용과 건강, 시사/교육, 식음료, 여가생활로 추려서 분석하였다. 연관분석 결과, 미용과 건강이 18시, 17시, 16시에 가장 활발히 대화를 나누었다. 상거래(쇼핑)이 14시, 16시, 17시 순으로 가장 활발히 대화를 나누었으며, 시사/교육이 15시, 17시, 16시 순으로 많은 대화를 나누었으며, 식음료가 18시, 17시, 19시 순으로 대화를 많이 나눈 것을 확인했다. 마지막으로, 여가생활은 22시, 23시, 21시 순으로 각각의 대화 주제별로 가장 많이 대화를 나눈 시간대가 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 소비자 입장에서는 알맞은 광고를 적절한 시간대에 추천받을 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.619-623
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2022
대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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