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음성언어 시스템의 구현을 위해서는 음성인식된 결과로부터 대화처리를 위한 효과적인 의도 결정 방법이 필요하다. 본 연구에서는 화자의 의도를 분석하는 방법으로 3가지 통계적인 방법을 제안하고 실험하였다. 첫째는, 의도에 따라 문장을 구성하는 단어가 달라지므로 단어와 의도 사이의 상관값을 계산하여 화자의 의도를 분석하는 방법이다. 둘째는, 출현하는 단어와 어순을 함께 고려하는 방법으로 마르코프 모델을 이용한 의도 그래프(MIG; Markov intention graph)를 학습하여 문장의 의도를 분석하였다. 셋째는, 문장을 이루는 요소들을 4가지 항목을 분류하여 문장을 분석하고 도표 형태로 학습시키는 의도결정도표(IDT; intention decision table)를 정의하여 의도 분석에 사용하였다.
모의 대화를 통하여 수집된 문장들을 15개의 의도로 분류하고, 학습 자료에 나타나는 단어들을 기반으로 단어범주를 정의하였다. 제안된 3가지 방법은 수집된 학습 문장들을 통하여 통계치를 얻었으며 텍스트 문장을 입력으로 하는 실험에 대하여 비교 실험한 결과 IDT를 사용하는 방법이 가장 좋은 결과를 보였다.

목차

요약

1. 서론

2. 문장의 수집과 의도의 분류

3. 단어범주(word category)의 정의

4. 단어와 의도 사이의 상관값을 이용한 문장의 의도 분석

5. MIG(Markov intention graph)를 이용한 문장의 의도 분석

6. IDT(intention decision table)를 이용한 문장의 의도 분석

7. 의도 분석에 대한 실험

8. 결론

참고 문헌

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