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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
화행(Speech-Act)이란 화자의 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 말하며 화행 분석(Speech-Act Analysis)이란 주어진 발화에 대해 화행을 결정하는 것을 말한다. 최근에는 말뭉치를 이용한 기계 학습 기반의 연구가 많이 이루어지고 있고 본 논문에서는 다음과 같은 두 가지를 연구 목표로 한다. 첫 번째, 대화에서의 발화는 연속적이며 서로 유기적으로 관련되어 있고 현재 발화의 화행은 바로 이전 발화의 화행에 많은 영향을 받는다. 두 번째, 기존의 연구는 화행 분석 모델에서 이전 발화의 화행 결과를 사용할 때 노출 편향 문제(Exposure Bias Problem)를 다루지 않았다. 따라서 본 논문에서는 대화단위의 화행 분석 모델인 RNN-CNN을 제안하고, 노출 편향 문제에 대한 실험을 추가로 진행한다. 최종적으로 제안하는 모델은 oracle 조건에서 86.87%의 성능을 얻었고, greedy 조건에서는 0.6%p 낮은 86.27%의 성능을 얻었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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