In this study, the creation of emotional dialogue was investigated within the process of developing a robot's natural language understanding and emotional dialogue processing. Unlike an English-based dataset, which is the mainstay of natural language processing, the Korean-based dataset has several shortcomings. Therefore, in a situation where the Korean language base is insufficient, the Korean dataset should be dealt with in detail, and in particular, the unique characteristics of the language should be considered. Hence, the first step is to base this study on a specific Korean dataset consisting of conversations on emotional topics. Subsequently, a model was built that learns to extract the continuous dialogue features from a pre-trained language model to generate sentences while maintaining the context of the dialogue. To validate the model, a chatbot system was implemented and meaningful results were obtained by collecting the external subjects and conducting experiments. As a result, the proposed model was influenced by the dataset in which the conversation topic was consultation, to facilitate free and emotional communication with users as if they were consulting with a chatbot. The results were analyzed to identify and explain the advantages and disadvantages of the current model. Finally, as a necessary element to reach the aforementioned ultimate research goal, a discussion is presented on the areas for future studies.
Since robots have been used widely recently, research about human-robot communication is in process actively. Typically, natural language processing or gesture generation have been applied to human-robot interaction. However, existing methods for communication among robot and human have their limits in performing only static communication, thus the method for more natural and realistic interaction is required. In this paper, an emotional gesture based dialogue management system is proposed for sophisticated human-robot communication. The proposed system performs communication by using the Bayesian networks and pattern matching, and generates emotional gestures of robots in real-time while the user communicates with the robot. Through emotional gestures robot can communicate the user more efficiently also realistically. We used behavior networks as the gesture generation method to deal with dialogue situations which change dynamically. Finally, we designed a usability test to confirm the usefulness of the proposed system by comparing with the existing dialogue system.
A linguistic element found in a movie, dialogue, plays a critical role in building up narrative structure. Still, analyses conducted on movies mostly focus on images due to the nature of a movie that conveys a story through its visual images while dialogue has either been underestimated or received less spotlight despite their importance. This study highlights the significance of lines in a movie. This study calls attention to dialogue, which has stayed out of the main focus and been on the periphery thus far when analyzing movies, so as to see how they contribute to constructing a narrative. It then spotlights the significance of dialogue in the movie. To this end, the study sorts out emotional expressions articulated by actors through their dialogues then to make polarity classification into affirmation and negation, followed by a quantitative analysis of how the polarity proportion of emotional expressions changes depending on the narrative structure. The study also suggests a narrative's relevance with emotions by pointing to dynamic emotional changes that shift between affirmation and negation depending on incidents, conflicts and resolution thereof throughout a movie.
The purpose of this study is to examine how the opportunities of close emotional support and communication provided by child-teacher dialogue journal writing activities are meaningful to the three subjects of early childhood education, children, teacher, and parents, and provide implications about how to utilize child-teacher dialogue journal writing activities in the field of education properly. According to the findings, first, to children, child-teacher dialogue journal writing activities are meaningful as asecret time between them and their teacher, time that their teacher pays keen attention to them, and time to enhance confidence. Second, to teachers, child-teacher dialogue journal writing activities are meaningful as aspecial time to be with children, time to understand children, and time to reflect on their educational process and figure out proper teaching or supporting methods. Third, to parents, child-teacher dialogue journal writing activities are meaningful in a way in which they can understand moreabout their children and is a meaningful time to plan and provide proper care upon their children's wishes or needs.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.1
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pp.49-55
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2019
The character dialogue created by AI is unnatural when compared with human-made dialogue, and it can not reveal the character's personality properly in spite of remarkable development of AI. The purpose of this paper is to classify characters through the linguistic style and to investigate the relation of the specific linguistic style with the personality. We analyzed the dialogues of 92 characters selected from total 60 movies categorized four movie genres, such as romantic comedy, action, comedy and horror/thriller, using Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC), a text analysis software. As a result, we confirmed that there is a unique language style according to genre. Especially, we could find that the emotional tone than analytical thinking are two important features to classify. They were analyzed as very important features for classification as the precision and recall is over 78% for romantic comedy and action. However, the precision and recall were 66% and 50% for comedy and horror/thriller. Their impact on classification was less than romantic comedy and action genre. The characters of romantic comedy deal with the affection between men and women using a very high value of emotional tone than analytical thinking. The characters of action genre who need rational judgment to perform mission have much greater analytical thinking than emotional tone. Additionally, in the case of comedy and horror/thriller, we analyzed that they have many kinds of characters and that characters often change their personalities in the story.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.15
no.4
s.40
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pp.453-461
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1991
The purpose of this research was to develop an automatic design with dialogue function in computer for pants pattern making. AutoCAD including AutoLISP was the programable software package, so AutoCAD were used basically for this research. The conclusions were like these; 1. Dialogue functions of computer allowed the designer to choose emotional elements. 2. The coordinate points needed in drafting for women's pants pattern making were suggest-ed by numerical fomula. So, if the input data of body sizes needed were used, pants patterns for person were automatically obtained as the output. 3. The several curvature parts were presented by using exponent function and the arc drawing of AutoCAD and the degree of bends were to be selected by choosing the simple parameter of algebraic function and arc AutoCAD command. 4. The program permited pattern manipulation and pattern grading of five standard sizes were presented. Also its flow chart by AutoLISP with dialogue function were presented.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.331-332
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2022
현대사회에서는 다양한 방법, 통로로 자신들의 의견을 표현하고 또한 감정들을 표출한다. 이렇게 표출된 다양한 문장 및 감정들을 통해 각 연령별로 어떤 문제를 가지고 있는지, 무슨 상황에 놓여있는지 등을 알 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 모여진 감성대화 말뭉치를 이용해 청소년들이 문장에서 추출한 단어들과 감정, 상황과 어떠한 연관성을 보이는지 확인해보고자 연구를 진행하였다. 청소년들이 남성의 경우 학교폭력 및 따돌림과 관련한 문제, 여성의 경우 가족관계와 관련한 문제와 연관성이 크다는 것을 확인하였다.
In this paper, We design and implement a humanoid robot, With Educational purpose, which can collaborate and communicate with human. We present an affective human-robot communication system for a humanoid robot, D2, which we designed to communicate with a human through dialogue. D2 communicates with humans by understanding and expressing emotion using facial expressions, voice, gestures and posture. Interaction between a human and a robot is made possible through our affective communication framework. The framework enables a robot to catch the emotional status of the user and to respond appropriately. As a result, the robot can engage in a natural dialogue with a human. According to the aim to be interacted with a human for voice, gestures and posture, the developed Educational humanoid robot consists of upper body, two arms, wheeled mobile platform and control hardware including vision and speech capability and various control boards such as motion control boards, signal processing board proceeding several types of sensors. Using the Educational humanoid robot D2, we have presented the successful demonstrations which consist of manipulation task with two arms, tracking objects using the vision system, and communication with human by the emotional interface, the synthesized speeches, and the recognition of speech commands.
Recently, we are trying to predict the emotion from various information and to convey the emotion information that the supervisor wants to inform the audience. In addition, audiences intend to understand the flow of emotions through various information of non-dialogue parts, such as cinematography, scene background, background sound and so on. In this paper, we propose to extract emotions by mixing not only the context of scripts but also the cinematography information such as color, background sound, composition, arrangement and so on. In other words, we propose an emotional prediction system that learns and distinguishes various emotional expression techniques into dialogue and non-dialogue regions, contributes to the completeness of the movie, and quickly applies them to new changes. The precision of the proposed system is improved by about 5.1% and 0.4%, and the recall is improved by about 4.3% and 1.6%, respectively, when compared with the modified n-gram and morphological analysis.
This study investigated the relationships between experiencing verbal violence and the emotional responses and coping behaviors of dental hygienists who worked in Jeonju between February 24 and March 18, 2017 to prepare strategies for managing verbal violence and establish a healthy working environment for dental hygienists. The following findings were obtained in this study. The dental hygienists primarily experienced verbal violence from patients and guardians (1.67 points). The most common verbal violence type was, "Someone treated me impolitely." The most common emotional response to verbal violence was "anger" (3.52 points). The coping style of most dental hygienists was problem-focused coping (3.28 points), followed by emotion-focused coping (2.75 points). Most hygienists with the problem-focused coping style stated that they resolve the problem through dialogue (3.51 points), while most hygienists with the emotion-focused coping style responded that they just ignore the situation (3.78 points). The relationship between experiencing verbal violence and the emotional responses and coping behaviors of dental hygienists showed a statistically significant positive correlation (p<0.05) with emotional responses and problem- and emotion-focused coping associated with experiencing verbal violence from dentists, patients, and guardians. These findings confirm the need to reduce verbal violence, control emotional responses after exposure to verbal violence, and use more problem-focused coping measures. Dental hygienists must develop interpersonal skills and communication techniques and promote professionalism in their workplace to protect themselves from verbal violence at work.
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