다양한 언어적 자질을 고려한 발화간 유사도 측정 방법 (A Method for Measuring Inter-Utterance Similarity Considering Various Linguistic Features)

서지정보

· 발행기관 : 한국음향학회
· 수록지 정보 : 한국음향학회지 / 28권 / 1호 / 61 ~ 69페이지
· 저자명 : 이연수, 홍금원, 송영인, 이도길, 임해창, 신중휘

초록

본 연구는 예제 기반 대화 시스템에서 응답을 결정하기 위한 핵심 요소 기술 중 하나인 발화간 유사도 측정 방법의 개선에
대해 논한다. 일반적인 문장간 유사도 측정과는 달리, 대화에서 발화간 유사도 측정은 단어 분포간 유사도 뿐만 아니라,
문형, 시제, 긍/부정, 양태등 대화의 자연스러움을 결정하는 문장의 다양한 언어적 요소 역시 중요하게 고려되어야 한다.
그러나 기존 연구에서는 이에 대한 고려가 부족 했던 것이 사실이며, 따라서 본 연구에서는 개선 방안으로서 발화의 형태적
유사성 뿐 아니라 다양한 언어적 자질들을 분석하고 이를 유사도 측정에 반영하여 정확도를 향상시키는 새로운 유사도
측정 방법을 제안한다. 또한, 발화의 자질별 유사도를 고려함으로써, 한정된 수의 예제들의 활용도를 높일 수 있는 방법을
제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방식에 비해 10%p 이상의 정확도 성능 향상이 있었다.

영어초록

This paper presents an improved method measuring inter-utterance similarity in an example-based dialogue system,
which searches the most similar utterance in a dialogue database to generate a response to a given user utterance.
Unlike general inter-sentence similarity measures, the inter-utterance similarity measure for example-based
dialogue system should consider not only word distribution but also various linguistic features, such as
affirmation/negation, tense, modality, sentence type, which affects the natural conversation. However, previous
approaches do not sufficiently reflect these features. This paper proposes a new utterance similarity measure by
analyzing and reflecting various linguistic features to improve performance in accuracy. Also, by considering
substitutability of the features, the proposed method can utilize limited number of examples. Experimental results
show that the proposed method achieves 10%p improvement in accuracy compared to the previous method.

참고자료

· 없음