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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.10
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 891 - 897 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.10.891
이용수
초록· 키워드
대화 상태 추적은 목적 지향 대화 시스템의 한 부분으로, 대화를 이해하고 사용자의 목적을 이해하기 위해 수행되어야 하는 작업이다. 최근 Dialogue System Track Challenge (DSTC) 10 트랙2는 이를 음성 대화 환경으로 확장하여 음성 발화에 대한 대화 상태 추적 모델의 강건성을 주제로 진행되었다. 트랙2에서 공개한 평가 데이터는 새로운 시나리오의 등장, 3배 많은 개체 수 그리고 음성 인식된 발화로 이루어진 대화라는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이터에도 강건한 개체 그래프를 활용한 추출 방식의 대화 상태 추적 모델과 새로운 시나리오에 대한 대화 데이터 생성 및 대화 익명화 방식을 활용한 증강 방법을 제안한다. DSTC10 평가 데이터에 대한 평가 결과 베이스라인 모델과 비교했을 때 Joint Goal Accuracy (JGA)와 Slot Accuracy에서 각각 1.7%, 0.57%의 성능 향상이 있음을 확인하였다.
#목적 지향 대화 시스템
#대화 상태 추적
#사전학습된 언어 모델
#음성 대화
#데이터 증강
#task-oriented dialogue system
#dialogue state tracking
#pre-trained language model
#spoken conversation
#data augmentation
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목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 관련 연구
- 3. 본론
- 4. 실험 및 평가
- 5. 결론
- References
참고문헌
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