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기사명/저자명
상호 재 학습 기법을 이용한 사용자 의도분석 모델 / 강상우, 서정연 인기도
발행사항
서울 : 한국정보과학회, 2013.09.15
수록지명
정보과학회논문지 = Journal of KIISE : software and applications : 소프트웨어 및 응용. 제40권 제9호 (2013년 9월), pp.519-525
자료실
[서울관] 정기간행물실(524호)
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외부기관 원문
제어번호
KINX2013115030
원문
외부기관 원문
KISTI

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목차

상호 재 학습 기법을 이용한 사용자 의도분석 모델 / 강상우 ; 서정연 1

요약 1

Abstract 1

1. 서론 1

2. 관련 연구 2

3. 상호 재 학습을 이용한 사용자 발화 의도분석 2

3.1. 제안 시스템 구조 2

3.2. 사용자 의도의 요소 분석 모델 3

4. 실험 및 결과 4

5. 결론 6

References 6

[저자소개] 7

초록보기 더보기

본 논문은 사용자의 발화 의도를 분석하기 위해 화행, 개념 열 그리고 인자들 사이의 연관성을 고려한 사용자 발화 의도 분석 기법을 제안한다. 제안한 모델의 발화 의도 분석 과정은 2단계로 구성된다. 1단계에서는 개념 열, 인자, 화행 분석을 순차적으로 수행하고, 2단계에서는 1단계의 분석 결과를 자질로 사용하여 재 학습을 수행한다. 재 학습과정에서는 상호연관적인 특성을 갖는 각 요소의 1단계 분석 결과를 추가자질로 사용함으로써 발화 의도 분석 성능을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안한 재 학습 모델과 기본 모델의 비교를 통해 개념 열, 인자 그리고 화행 분석에서 각각 7.45%p, 14.78%p 그리고 5.84%p의 분석 오류 감소율을 보임으로서 발화 의도 분석 성능이 개선되었음을 확인하였다.

This paper proposes an integrated analysis method that estimates user intention in utterance by considering the correlative characteristic between each constituent (speech act, concept sequence, and arguments) of the user intention. The proposed method comprises two distinctive steps. In the first step, each constituent of the user intention is analyzed in sequence, the results of which are taken as input for analysis in the second step. In this step, estimation accuracy for user intention can be improved because the correlative characteristic of speech act, concept sequence, and arguments have been considered. Experiment showed that the proposed model improves user intention estimation over the conventional model with error rate reductions in concept sequence, speech act, and arguments by 7.45%p, 14.78%p and 5.84%p respectively.

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3D 모바일 아바타를 위한 적응적 계층 동작 저작 진영훈, 김두범, 채영호, 남상훈 pp.511-518 원문보기 (음성지원, 협정기관 방문 후 이용 가능 ) 보기
상호 재 학습 기법을 이용한 사용자 의도분석 모델 강상우, 서정연 pp.519-525 원문보기 (음성지원, 협정기관 방문 후 이용 가능 ) 보기
폭소노미 기반에서 분위기 태그와 음악 AV 태그를 이용한 음악검색 방법 문창배, 김현수, 김병만 pp.526-543 원문보기 (음성지원, 협정기관 방문 후 이용 가능 ) 보기
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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 A Comparative Study on Optimal Feature Identification and Combination for Korean Dialogue Act Classification 소장
2 Korean Speech Act Tagging using Previous Sentence Features and Following Candidate Speech Acts 소장
3 Domain action classification using a maximum entropy model in a schedule management domain 네이버 미소장
4 "A Korean to English Dialogue Machine Translation System Using Speech Acts," Proc. of the KIISE Korea Computer Congress,... 미소장
5 Analysis System of Speech Acts and Discourse Structures Using Maximum Entropy Model, master's thesis, Sogang university, 1998. 미소장
6 "Feature Selection in Automatic Speech Act Tagging," Proc. of ICCPOL, pp.379-383, 2001. 미소장
7 Analysis of speech acts for Korean using support vector machine, master`s thesis, Sogang university, 2002. 미소장
8 Korean Speech Act Analysis System Using Hidden Markov Model with Decision Trees 네이버 미소장
9 "A Statistical Prediction Model of Speakers’ Intentions Using Multilevel Features in a Goal-oriented Dialog System," Pattern... 미소장
10 Statistical Learning Theory, Wiley- Interscience, New York, 1998. 미소장
11 LIBSVM 네이버 미소장
12 A Dialogue-Based NLIDB System in a Schedule Management Domain 네이버 미소장
13 Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data 네이버 미소장
14 "CRF++: Yet another CRF toolkit," 2012. . Available: http://crfpp.googlecode.com. 미소장
15 "Using CRF (Conditional Random Fields) to Predict Phrase Breaks in Korean," Proc. of the KIISE Korea Computer Congress,... 미소장
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