정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
분류 우선순위 적용과 후보정 규칙을 이용한 효과적인 한국어 화행 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Effective Korean Speech-act Classification Using the Classification Priority Application and a Post-correction Rules |
| 저자(Author) |
송남훈
배경만
고영중
Namhoon Song
Kyoungman Bae
Youngjoong Ko
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 43 NO. 01 PP. 0080 ~ 0086 (2016. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
화행이란 발화 속에 포함되어 있는 화자에 의해 의도된 언어적 행위이다. 대화 시스템에서 입력된 발화에 적합한 화행을 분류하는 것은 중요하다. 기존의 화행분류에 관한 연구는 규칙기반과 기계학습기반의 방법을 많이 사용한다. 본 논문에서는 대표적인 기계학습 방법인 지지벡터기계(SVM)와 변환기반 학습(TBL)을 조합한 화행 분류 방법을 제안한다. 이를 위해, 화행별 학습 발화의 수에 기반하여 분류 우선순위를 조정함으로써 지지벡터기계의 분류 편향 문제를 해결하였고, 오답일 확률이 높은 분류 결과에 대해서 변환 기반 학습을 통해 생성된 보정 규칙을 적용함으로써 화행분류 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 화행별 학습 발화 수의 차이를 고려한 분류 우선순위 변화와 후보정 규칙을 이용한 화행분류 방법을 실험을 통해 평가하였으며, 이는 학습 발화 수가 낮은 화행의 우선순위를 고려하지 않은 기존의 화행 분류보다 성능이 향상되었다.
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영문내용
(English Abstract) |
A speech-act is a behavior intended by users in an utterance. Speech-act classification is important in a dialogue system. The machine learning and rule-based methods have mainly been used for speech-act classification. In this paper, we propose a speech-act classification method based on the combination of support vector machine (SVM) and transformation-based learning (TBL). The user's utterance is first classified by SVM that is preferentially applied to categories with a low utterance rate in training data. Next, when an utterance has negative scores throughout the whole of the categories, the utterance is applied to the correction phase by rules. The results from our method were higher performance over the baseline system long with error-reduction.
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| 키워드(Keyword) |
하이브리드
화행분류
지지벡터기계
변환기반 학습
ensemble
speech-act classifier
support vector machine
transformation-based learning
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