대화 시스템을 위한 대화 분석과 맥락 활용
Dialog Analysis and Using Context for Dialog system
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초록
이 논문은 대화 시스템에서 대화 처리를 위한 것으로서 목적 대화인 여행대화 말뭉치에서 대화의 특성으로서 맥락 정보를 대화 관리에 활용하는 실험을 하였다. 대화의 구조적 맥락을 고려한 언어 현상의 처리는 그 구조적 맥락을 형식화하는 특성을 파악하기 어렵기 때문에, 한국어에서 뿐만 아니라 여러 다른 언어에서도 대화 시스템의 대화 처리에 있어 어려운 문제 중 하나이다. 대화 안에서 어떤 발화의 화행을 결정하기 위해서는 해당 발화의 언어적특징으로서 발화 자질뿐만 아니라 인접한 발화의 화행과 대화 목표와 같은대화 맥락을 고려할 수 있다. 특히 화행 인접쌍보다는 대화의 특성을 고려한화행 연속체로 살필 필요가 있음을 보았다. 그리고 인접쌍보다 더 긴 화행연속체의 연장 선상에서 부대화라는 구조적 특징을 살폈고, 목적 대화의 목적 달성 과정에서 필요 정보가 논항으로 표출되고 채워지는 명세 과정을 살폈다. 그리고 이러한 관찰 결과에 기반하여 말뭉치 분석에 의한 특성 자질로서 맥락적 정보를 활용한 화행 결정 방법을 살폈고, 그 개선 과정을 보였다.
Abstract
The goal of this paper is to do dialog analysis and get a model of using dialog context for task-oriented dialog system. Among the recent problems of dialog processing which many researchers are struggling with is to use dialog context for determing the speech act and interpreting the semantics of it. Because, it is difficult to figure out which information or features can be formalized for dialog context. To manage the dialog context, we would like to show that we should use speech act sequence longer than adjacency pair and the features about subdialog structure and dialog goal. For this, we made a dialog analysis of investigating dialog contexts based on dialog corpus which has been annotated with semantic tags for dialog processing. For one, we quantitatively examined the adjacency pairs and proposed the speech act sequence instead of the adjacency pair. In addition, we showed that subdialog structure could be considered as a speech act sequence pattern. Furthermore, we showed that specification features for dialog goal could be considered. Finally, we made an experiment on determine speech acts using dialog contexts which have been considered as the contextual features through corpus-based investigation. To take into account using the various features of dialog context for constructing the model of dialog system, we build maximum entropy modelling with generalized iterative scaling. Also, we showed that our experiment of using dialog context with speech act sequence could be accepted statistically as a fair one.
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