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사람의 발화 내용을 이해하도록 하는 언어 인식 시스템은 주로 영어로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 시스템과 사용자의 대화 내용을 수집한 말뭉치를 바탕으로 언어 인식 시스템을 훈련시키고 평가할 때 사용할 수 있는 한국어 데이터셋을 개발하고, 관련 통계를 제시한다. 본 데이터셋은 식당 예약이라는 고정된 주제 안에서 사용자의 발화 의도와 슬롯 채우기를 해야 하는 데이터셋이다. 본 데이터셋은 6857개의 한국어 문장으로 이루어져 있으며, 표기된 단어 슬롯의 종류는 총 7개이다. 본 데이터셋에서 표기된 발화의 종류는 총 5개이며, 문장의 발화 내용에 따라 최대 2개까지 동시에 기입되어 있다. 영어권에서 연구된 모델을 본 데이터셋에 적용시켜 본 결과, 발화 의도 추측 정확도는 조금 하락하였고, 슬롯 채우기 F1 점수는 크게 차이나는 모습을 보였다.
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S. Yu / 2017 / Syllable-level neural language model for agglutinative language / arXiv preprint, arXiv:1708.05515.
Y. Kim. / 2014 / Convolutional neural networks for sentence classification / arXiv preprint, arXiv:1408.5882.
Z. Zhao / 2016 / Attention-based convolutional neural networks for sentence classification / INTERSPEECH :705~709
S. Hochreiter / 1997 / Long shortterm memory / Neural computation 9(8):1735~1780
K. Yao / 2014 / Spoken language understanding using long short-term memory neural networks / 2014 IEEE Spoken Language Technology Workshop(SLT) :189~194
Y. Kim. / 2014 / Convolutional neural networks for sentence classification / arXiv preprint, arXiv:1408.5882.
Z. Zhao / 2016 / Attention-based convolutional neural networks for sentence classification / INTERSPEECH :705~709
S. Hochreiter / 1997 / Long shortterm memory / Neural computation 9(8):1735~1780
K. Yao / 2014 / Spoken language understanding using long short-term memory neural networks / 2014 IEEE Spoken Language Technology Workshop(SLT) :189~194
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