N-Best 결과를 활용하여 증강된 음성인식 대화 데이터 대화 상태 추적에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 대화 상태 추적이란 무엇인가?

대화 상태 추적은 목적 지향 대화 시스템에서 사용자의 발화로부터 현재 대화의 도메인, 슬롯, 값 쌍을 정확하게 추출하고, 이를 통해 대화의 진행 상황과 사용자 의도를 파악하는 과정이다. 특히 음성 인식 오류를 포함하는 실제 음성 대화 데이터에서 정확한 상태 추적은 시스템 성능에 결정적인 영향을 미친다.

Q: 음성 인식 오류가 포함된 대화 데이터의 대화 상태 추적 성능을 높이는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 음성 인식(ASR) 결과의 N-Best 문장을 WCN 형태, 각 인덱스별 후보군 결합 형태, N-Best Top1과 Top2 문장 연결 형태 등 다양한 방식으로 증강하여 통합 학습하면 대화 상태 추적 모델의 성능을 향상시킬 수 있다. 특히 고유명사 추출 정확도가 높아지는 경향을 보인다.

연희연; 구명완

학술대회자료 Full-text

저자정보: 연희연 (서강대학교) 구명완 (서강대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

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최근 다양한 도메인에서의 목적 지향 대화 연구를 위해 크라우드 소싱을 활용한 텍스트 형식의 데이터 셋은 많이 구축되어 있다. 하지만 실제 세계에서의 대화를 인식하여 사용할 경우 다양한 음성 인식 오류를 포함하고 있으며, 텍스트 데이터와 다르게 소음을 ... 전체 초록 보기

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대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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