2016년 동계학술발표회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
카페의 계산원과 고객의 대화 모델링 |
| 영문제목(English Title) |
Modeling Conversation between Cashier and Customer in Cafes |
| 저자(Author) |
한철호
장병탁
Cheolho Han
Byoung-Tak Zhang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 43 NO. 02 PP. 0615 ~ 0617 (2016. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
이 논문은 카페의 계산원과 고객의 대화에 대한 몇 가지 모델을 소개한다. 대화 모델링은 음성을 통한 로봇과의 대화에 필수적인 요소로 활발히 연구되고 있다. 그러나 현재 개발된 대화 시스템은 아직 상용화 수준에 이르기에는 미흡해 보인다. 이 논문 또한 마찬가지로 카페에서의 상황을 가정하여 좀 더 우수한 대화 시스템을 개발하기 위해 사용한 여러 방법과 주요 결과를 소개한다. 실험을 위해 먼저 계산원이 한명의 고객과 번갈아 대화하는 내용의 음성 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터를 직접 글자로 옮겨 적었으며, 이렇게 글자로 이루어진 데이터를 바탕으로 실험하였다. 글자 데이터는 수공예(hand-crafted) 특질(feature), 단어 가방(bag-of-words), 문서의 벡터화(doc2vec) 등을 이용해 전처리하였다. 전처리된 특질을 바탕으로 최근린(nearest neighbor, NN), 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM), 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM), 하이퍼네트워크(hypernetwork, HN)를 통해 대화 의도 및 응답을 모델링하였다. 특히 은닉 마코프 모델을 통해 미리 정의된 26가지 대화 의도의 90%를 올바르게 분류할 수 있었다. 그리고 응답의 자연스러움을 9명의 사람이 평가했을 때, 7점 만점에 실제 응답 6.52, 생성 응답 4.47, 비교 모델 2.73을 얻어 꽤 자연스러운 응답을 할 수 있었다. 또한 응답을 분류 문제로 취급할 경우에 대해, 하이퍼네트워크를 통해 올바른 응답을 할 확률이 50%를 넘어섰다.
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영문내용
(English Abstract) |
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