KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1396-1412
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2023
Conversation modeling is an important and challenging task in the field of natural language processing because it is a key component promoting the development of automated humanmachine conversation. Most recent research concerning conversation modeling focuses only on the current utterance (considered as the current question) to generate a response, and thus fails to capture the conversation's logic from its beginning. Some studies concatenate the current question with previous conversation sentences and use it as input for response generation. Another approach is to use an encoder to store all previous utterances. Each time a new question is encountered, the encoder is updated and used to generate the response. Our approach in this paper differs from previous studies in that we explicitly separate the encoding of the question from the encoding of its context. This results in different encoding models for the question and the context, capturing the specificity of each. In this way, we have access to the entire context when generating the response. To this end, we propose a deep neural network-based model, called the Context Model, to encode previous utterances' information and combine it with the current question. This approach satisfies the need for context information while keeping the different roles of the current question and its context separate while generating a response. We investigate two approaches for representing the context: Long short-term memory and Convolutional neural network. Experiments show that our Context Model outperforms a baseline model on both ConvAI2 Dataset and a collected dataset of conversational English.
효율적인 영상의 검색과 동영상의 축약을 위해 선행되어야 하는 것이 동영상 정보에서 의미를 추출하여 영상 정보를 어노테이션 하는 작업이다. 어노테이션을 위한 동영상의 의미 정보는 다양한 방식에 의해 얻어질 수 있다. 동영상의 의미정보는 영상의 개체들의 단순한 정체 정보를 추출하는 방식과 개체들이 만들어 내는 상황정보를 추출하는 방식으로 구분될 수 있다. 하지만 개체들의 단순 정보만으로 어노테이션을 진행하기 보다는 개체들 간의 상호작용이나 관계에 대한 표현을 개체 정보와 함께 고려하여 대화 상황에 대한 온전한 의미를 어노테이션 하는 것이 더욱 좋다. 본 논문은 영상으로부터 화자정보를 추출하고 대화상황을 구성하여 어노테이션 하는 것에 대한 연구이다. 인식된 얼굴 정보로부터 현재 영상에 누가 있는 지 알아낸 후 입의 움직임을 분석하여 화자가 누구인지 알아내고, 화자와 청자 및 자막의 유무를 통해 대화 상황을 추출하여 XML로 변환하는 방법을 본 연구에서 제안한다.
This study was to investigate the differences of 'math talks' between concept-based storybook reading and context-based storybook reading activities. The teachers carried out storybook reading activities with their children using either four concept-based storybooks or four context-based storybooks. Fifty-six storybook reading activities from seven kindergarten classrooms were observed. The data were collected through participant observations and audio recordings. The transcriptions of 'math talks' during storybook reading activity were classified in terms of the levels of instructional conversation, types of mathematizing, and the mathematical processes involved. The results indicated that the 'math talks' during the concept-based storybook reading activity were higher than those of the context-based storybook reading activity in terms of both the instructional conversation and in quantifying and redescribing of mathematizing. However, the 'math talks' during the context-based storybook reading activity were higher than those of the concept-based storybook reading activity in connecting and reasoning of the mathematical processes involved. These findings suggest that early childhood teachers need to improve the level of instructional conversation during math storybook reading activities.
이 연구의 목적은 자율 주행 차량의 체화된 에이전트가 '감탄사'를 사용하여 감정 표현을 드러낸 대화 상호작용을 할 경우 사용자 경험에 어떠한 효과를 나타내는지 확인하는 것이다. 감탄사 포함 유무와 대화 유형(과제 중심적 대화 vs. 관계 중심적 대화)의 조건에 따라 실험을 설계하였다. 온라인 실험으로 각 조건별로 4가지 대화 시나리오영상을 시청한 후, 해당 에이전트에 대한 친밀도, 호감도, 신뢰도, 사회적 실재감, 지각된 의인화, 향후 이용 의도를 측정하였다. 분석 결과, 에이전트가 감탄사를 사용할 경우 두 대화 유형 모두에서 사회적 실재감의 주 효과가 나타났다. 에이전트가 감탄사를 사용하지 않을 경우 과제 중심적 대화 유형에서 신뢰와 향후 이용 의도가 높았다. 에이전트가 감탄사를 사용하여 감정적 표현을 더하는 것은 사회적 실재감을 높이는 효과는 발견했지만, 다른 사용자 경험 요인에 대한 영향은 나타나지 않았다.
This paper investigates the prosodic characteristics of discourse boundaries in spontaneous conversation. In this study, the term 'conversation' is taken to refer to a kind of talk in which two or more participants alternate in speaking about particular topics. Such a definition implies that there are at least two sorts of structures in the conversation: textual structure and interactive structure. This requires us to consider not just the textual influences on prosody but also the impact of interactive context. The aim of this study is to find out the acoustic-prosodic means used by speakers to signal discourse boundaries in conversational interaction. The results show that the conflict between the structural level and the interactive level obliges the speakers to reorganize the prosodic variables according to the type of discourse boundaries.
최근의 스마트 기기들은 사용자의 의도와 사용 맥락을 반영하는 지능형 에이전트의 형태로 발전하고 있으며, 기능을 더 쉽고 편리하게 활용할 수 있는 사용자 경험 설계가 경쟁력의 핵심이 되고 있다. 본 연구는 인간중심의 내추럴 인터랙션이 최적의 스마트TV 경험에 필수적이라는 전제하에 TV에 특화된 음성 인터랙션 방식을 탐구하고자 하였다. 사용자가 자연스러운 행태로 TV를 조작하는 모델을 구축하기 위하여 스마트TV의 주요 기능을 지능형 에이전트에 명령하도록 하였고 대화 패턴을 수집하였다. 수집된 문장은 CfA 모델에 대입하여 기능 실행을 위한 반응 별로 분류하였다. 분류된 5가지 대화 패턴은 스마트TV가 실행하는 기능 특성에 따라 '기능 실행'과 '정보 검색'으로 나눌 수 있었다. 사용자와 TV간의 음성 상호작용에서 모호한 요청의 경우 재확인을 위한 CfC1이 발생하고, 복합 의도나 조건부 요청에 대한 대응이 필요한 경우는 CfC2가 발생한다는 부분도 확인하였다. 본 연구의 결론은 스마트TV에서의 음성 UI 설계에서 Simple Request Type이 가장 효율적 모델이라는 점과 대화형 인터랙션은 가능한 사용자의 모호한 요청을 구체화하기 위한 단계에서만 활용되는 것이 적합하다는 것이다.
본 연구에서는 차량 내 음성 인터랙션을 사용하는 사용자의 대화 행태를 탐색적으로 살펴보았다. 본 연구의 목적은 시스템과의 음성 인터랙션에서 사용자들이 기대하는 대화 요소를 파악하여 사람 간의 대화와 유사한 음성 인터랙션을 가능하게 하기 위한 구조적 개선점을 제시하는 것이다. 사용자의 차량 내 음성 인터랙션 행태를 관찰하기 위해 맥락 질문법을 통해 자료를 수집하고 개방 코딩을 사용하여 인터뷰 내용을 분석하였다. 이를 통해 음성 인터랙션 기능의 유용성을 탐구할 수 있었으며, 이러한 유용성은 기능에 대한 사용자의 만족도와 사용 지속성을 증가시킨다는 점에서 매우 중요하다. 본 연구는 기술에 대한 사용자의 경험적 요구를 대인관계 모델인 대화의 관점에서 분석하였다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다.
이 논문에서는 학습자가 가상현실 안에서 음성으로 원어민 캐릭터와 대화하는 영어 대화 학습 시스템을 제안한다. 제안 시스템에서 사용자는 다양한 시나리오의 가상현실 상황에서 대화를 한다. 시스템은 사용자의 음성을 인식하고, 음성 합성을 이용하여 캐릭터의 음성을 제공한다. 몰입감과 현실감 있는 환경을 제공하는 가상현실 환경을 통해 영어 대화하는 과정에서 학습의 발음을 평가한 정보를 학습자에게 피드백으로 제공한다.
This study analyzes the epistemological meaning of‘social construction’in mathematical instruction. The perspective that consider the cognition of mathematical concept as a social construction is explained by a cyclic scheme of an academic context and a school context. Both of the contexts require a public procedure, social conversation. However, there is a considerable difference that in the academic context it is Lakatos' ‘logic of mathematical discovery’In the school context, it is Vygotsky's‘instructional and learning interaction’. In the situation of mathematics education, the‘society’which has an influence on learner's cognition does not only mean‘collective members’, but‘form of life’which is constituted by the activity with purposes, language, discourse, etc. Teachers have to play a central role that guide and coordinate the educational process involving interactions with learners in this context. We can get useful suggestions to mathematics education through this consideration of the social contexts and levels to form didactical situations of mathematics.
This study attempted to determine the effects of a context-based drawing task on the language expression of a severe Wernicke's and Broca's aphasic. The subjects in this study showed a poor auditory comprehension and naming performance. They also showed paraphasia and perseveration. This study focused on improving language expression by a drawing task based on conversation at hand. Ten target words were chosen which were easily drawnable and familiar to the subjects. The results showed that the context-based drawing task was effective on improving the subjects' confrontation naming ability and expressive language ability in terms of explanation of sentences. In addition, the Broca's aphasic showed improved naming ability when the contextual cues were given and he was supposed to spontaneously name words.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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