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상호 재 학습 기법을 이용한 사용자 의도분석 모델
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저자명
강상우,서정연,Kang. Sangwoo,Seo. Jungyun
간행물명
정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용
권/호정보
2013년|40권 9호|pp.519-525 (7 pages)
발행정보
한국정보과학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 논문은 사용자의 발화 의도를 분석하기 위해 화행, 개념 열 그리고 인자들 사이의 연관성을 고려한 사용자 발화 의도 분석 기법을 제안한다. 제안한 모델의 발화 의도 분석 과정은 2단계로 구성된다. 1단계에서는 개념 열, 인자, 화행 분석을 순차적으로 수행하고, 2단계에서는 1단계의 분석 결과를 자질로 사용하여 재 학습을 수행한다. 재 학습과정에서는 상호연관적인 특성을 갖는 각 요소의 1단계 분석 결과를 추가자질로 사용함으로써 발화 의도 분석 성능을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안한 재 학습 모델과 기본 모델의 비교를 통해 개념 열, 인자 그리고 화행 분석에서 각각 7.45%p, 14.78%p 그리고 5.84%p의 분석 오류 감소율을 보임으로서 발화 의도 분석 성능이 개선되었음을 확인하였다.

기타언어초록

This paper proposes an integrated analysis method that estimates user intention in utterance by considering the correlative characteristic between each constituent (speech act, concept sequence, and arguments) of the user intention. The proposed method comprises two distinctive steps. In the first step, each constituent of the user intention is analyzed in sequence, the results of which are taken as input for analysis in the second step. In this step, estimation accuracy for user intention can be improved because the correlative characteristic of speech act, concept sequence, and arguments have been considered. Experiment showed that the proposed model improves user intention estimation over the conventional model with error rate reductions in concept sequence, speech act, and arguments by 7.45%p, 14.78%p and 5.84%p respectively.