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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 35 - 50 (16page)
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대화시스템에서 자연어 생성은 대화관리 단계에서 결정한 시스템 발화의 의미표현을 사람이 이해할 수 있는 자연어로 생성하는 것이다. 기존의 자연어 생성 연구는 의미표현에 대하여 매우 제한된 종류의 발화만을 생성하거나 문법적으로 불완전한 발화를 생성한다는 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 문제점들을 동시에 처리하기 위하여 Long Short Term Memory 기반의 언어모델을 이용한 한국어 자연어 생성 모델을 제안한다. 특히 우리는 시스템 발화의 다양성과 문법적 정확성을 높이기 위하여 빔서치 디코딩을 적용한다. 실험은 어절, 형태소, 음절단위에 따라 개별적으로 진행하였으며, 생성한 문장들은 정량적, 정성적 평가를 모두 진행하였다. 그 결과 형태소 단위로 학습한 제안모델에 빔서치 디코딩을 적용한 방법은 가장 좋은 성능을 보였다. 실제로 해당 생성 문장은 정량평가 결과에서 BLEU 지표는 0.86, Slot Error Rate 지표는 0.03을 기록하였으며 정성평가 역시 문법적으로 정확하고 문맥적으로 충분히 자연스러운 결과임을 확인하였다.
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참고문헌 (30)
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강상우 / 2010 / 대화 시스템을 위한 사용자 발화 문장의 감정 분류 / 인지과학 21(4):459~480
Dan Jurafsky / 2014 / Speech and language Processing. Vol 3 / Pearson
Yuxuan Wang / 2017 / Tactron : Towards End-to-End Speech Synthesis / proceedings of Interspeech :4006~4010
Tsubasa Ochiai / 2017 / Multichannel End-to-end Speech Recognition / proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning 70:2632~2641
정민우 / 2008 / Statistical Spoken Language Understanding for Human-Computer Dialog System / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 4(1):40~48
Dan Jurafsky / 2014 / Speech and language Processing. Vol 3 / Pearson
Yuxuan Wang / 2017 / Tactron : Towards End-to-End Speech Synthesis / proceedings of Interspeech :4006~4010
Tsubasa Ochiai / 2017 / Multichannel End-to-end Speech Recognition / proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning 70:2632~2641
정민우 / 2008 / Statistical Spoken Language Understanding for Human-Computer Dialog System / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 4(1):40~48
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