In human conversations, listeners often utilize brief backchannels such as "uh-huh" or "yeah." Timely backchannels are crucial to understanding and increasing trust among conversational partners. In human-machine conversation systems, users can engage in natural conversations when a conversational agent generates backchannels like a human listener. We propose a method that simultaneously predicts backchannels and recognizes speech in real time. We use a streaming transformer and adopt multitask learning for concurrent backchannel prediction and speech recognition. The experimental results demonstrate the superior performance of our method compared with previous works while maintaining a similar single-task speech recognition performance. Owing to the extremely imbalanced training data distribution, the single-task backchannel prediction model fails to predict any of the backchannel categories, and the proposed multitask approach substantially enhances the backchannel prediction performance. Notably, in the streaming prediction scenario, the performance of backchannel prediction improves by up to 18.7% compared with existing methods.
본 연구는 비 원어민 화자의 영어발화시 나타나는 백채널 토큰 uh, um(uhm), and and hm 의 현상과 기능에 대하여 분석하고 가능성 있는 학습 전략의 현상으로 제안하였다. 특히 기존의 한국인 영어 학습자의 백채널 토큰 연구에 대한 결과들을 고찰하고 본 연구에서 얻은 결과들과 비교 분석하였다. 선행 연구의 결과들을 토대로 전통적인 담화 분석 기법을 응용하여 채집된 자료를 분석한 결과 모국어 발화에서 나타나는 토픽 마커 '은'(-un), 과 '는'(-nun) 이 초급과 중급 수준 영어 화자의 발화에서도 전이되어 나타났고 제2외국어에서 백채널 토큰 은 오직 명사 앞에서만 나타나는 것으로 분석되었으며 모국어로 회귀하여 번역될 때에도 '은'(-un), 과 '는'(-nun)이 나타났다. 마지막으로 한국인 영어 학습자들을 위하여 백채널 토큰 분석 결과를 토대로 가능한 학습 전략을 논의하였다. 궁극적으로 백채널 토큰에 대한 향후 연구가 더 진행되어 백채널 토큰 현상이 영어 학습자에게 방해 요인이 아닌 영어 능력 향상 과정에서 나타나는 긍정적인 요인으로 이해되어지기를 제안한다.
최근에 이동 컴퓨팅 환경에서 여러 데이타 전송 모델이 연구되고 있다. 특히 서버가 반복적으로 필요한 정보를 전파해주는 주기적 푸시 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 데이타 평균 대기 시간은 브로드캐스트 한 주기의 길이에 상당히 영향을 받으며, 또한 여러 사용자들간의 접근 데이타가 차이가 날 경우 응답시간에 상당히 나빠질 수 있다. 이 경우, 그 사용자들은 차라리 서버에게 명시적으로 데이타를 요청하기를 바랄 것이다. 이러한 두 가지 접근방식을 모두 지원하는 것을 복합 브로드캐스트라고 한다. 이 환경에서, 본 논문에서는 새로운 이동 트랜잭션 처리 알고리즘(O-PreH)을 개발하였다. 우선 서버가 관리하는 데이타는 주기적 브로드캐스트 방식으로 처리되는 Push_Data와 요구-처리방식으로 처리되는 Pull_Data로 나뉘어 진다. 즉, 사용자는 요구하는 데이타의 타입에 따라 접근하는 방식이 차이가 난다. 또한 서버는 이동 트랜잭션 일관성 유지를 돕기 위해 주기적으로 무효화 보고를 전송해준다. 만약 사용자가 무효화 보고에 의해 하나 이상의 충돌을 발견한다면, 일관성을 침해하지 않는 범위 내에서 그 충돌 순서를 결정한 후(pre-reordering) 나머지 연산들을 비관적으로 수행시킨다. 자세한 실험 과정을 거쳐 제안한 알고리즘의 성능 향상을 보였다.
한국언어정보학회 1996년도 Language, Information and Computation = Selected Papers from the 11th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Seoul
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pp.297-306
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1996
A spontaneously spoken, natural Japanese discourse contains many instances of the so-called redundant interjections and of backchannel utterances. These expressions have not hitherto received much attention and few systematic analyses have been made. We show that these utterances are characterizable as discourse markers, and that they comprise a well-defined category, characterizable in a regular manner by their phonologico-prosodic properties. Our report is based on an experiment involving spontaneously spoken conversations, recorded in a laboratory environment and analyzed using digital devices. Prosodic patterns of discourse markers occurring in the recorded conversations have been analyzed. Several pitch patterns have been found that characterize the most frequently used Japanese discourse markers
백채널은 화자의 말에 언어 및 비언어적으로 반응하는 것으로 상대의 대화 참여를 유도하는 역할을 한다. 백채널은 보편형 대화 참여와 반응형 대화 참여로 나뉠 수 있다. 보편형 대화 참여는 화자에게 대화를 장려하도록 하는 단순한 반응이다. 반면에 반응형 대화 참여는 화자의 발화 의도를 파악하고 그에 맞게 반응하는 것이다. 이때 발화의 의미를 파악하기 위해서는 표면적인 의미뿐만 아니라 대화의 맥락을 이해해야 한다. 본 논문에서는 대화 맥락을 반영한 백채널 예측 모델을 제안하고 예측 성능을 개선하고자 한다. 대화 맥락을 요약하기 위한 방법으로 전체 요약과 선택 요약을 제안한다. 한국어 상담 데이터를 대상으로 실험한 결과는 현재 발화만 사용했을 때보다 제안한 방식으로 대화 맥락을 반영했을 때 성능이 향상되었다.
Social media is being increasingly utilized in disaster relief work to identify safety issues, locate displaced-victims, and seek or provide support for those who need help. The presence of social media in disaster management has changed significantly in recent years, as it was not prevalent in the 2008 Wenchuan earthquake, but had become a powerful force in the 2013 Ya'an earthquake. This paper discusses the development of social media in disaster management via making a comparison between how it functioned in the two earthquakes. It examines the following aspects: who are the stakeholders that use social media in the earthquake management; how do they adopt this means in response to the earthquakes; and what are the outcomes of adopting social media with regards to public engagement and collaboration in an emergency event. As Sina Weibo acts as the equivalent of China's Twitter, the methodology relies on an analysis of posts in Weibo. The outcomes primarily show that: (1) authorities, celebrities and the public actively adopted social media for the purpose of information dissemination and resource mobilization; and (2) social media users are both content consumers and content generators in the times of earthquakes. The study concludes that social media as a backchannel communication tool is helpful for government institutions, corporations, and nonprofit organizations to build relationships with their stakeholders in the disaster management cycle. The result will interest academics and emergency management practitioners who are concerned with improving disaster communication.
무선 정보 서비스에서 푸쉬-기반 브로드캐스팅은 데이타 항목의 개수가 작은 경우 많은 수의 클라이언트에게 정보를 확산시키는 매우 효과적인 기술이다. 그렇지만, 데이타베이스 용량이 큰 경우에는 풀-기반의 (클라이언트에서 서버로의) 역채널을 푸쉬-기반의 브로드캐스트와 결합한 이른바 혼합 데이터 전송이 유리할 수 있다. 본 논문은 순수 푸쉬-기반 데이타 브로드캐스트 환경에서 제시되었던 기선언-기반 트랜잭션 처리 기법을 혼합 데이타 전송에 적용하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 분석한다. 시뮬레이션 결과를 통해, 기선언-기반 트랜잭션 처리 기법이 순수 푸쉬 데이타 전송뿐만 아니라 혼합 데이타 전송에서도 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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