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公开(公告)号：KR101255957B1
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：KR1020110131504
申请日：2011-12-09
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
IPC: G06F17/20
CPC classification number: G06F17/218 , G06F17/2735 , G06F17/278 , G06F17/2795
Abstract: PURPOSE: An entity name tagging method and a device thereof are provided to improve the performance of a conversation system by tagging an accurate entity name to a word included in a corpus. CONSTITUTION: An acquisition unit(21) acquires an entity name candidate group from a word included in a corpus based on a dictionary for a predetermined domain. A tagging unit(22) tags an entity name to the entity name candidate group by applying an unsupervised learning method including a restriction condition to the entity name candidate group. The acquisition unit acquires the entity name candidate group according to a characteristic in which words included in a corpus are repeated. The restriction condition is a number which indicates the entity name in a sentence in which the words belong to the corpus. [Reference numerals] (21) Acquisition unit; (22) Tagging unit;
Abstract translation: 目的：提供实体名称标记方法及其装置，以通过将准确的实体名称标记到包含在语料库中的单词来提高会话系统的性能。 构成：获取单元（21）基于用于预定域的字典从包含在语料库中的单词获取实体名称候选组。 标签单元（22）通过向实体名称候选组应用包括限制条件的无监督学习方法来将实体名称标记给实体名称候选组。 采集单元根据重复包含在语料库中的单词的特性来获取实体名称候选组。 限制条件是一个数字，表示单词属于语料库的句子中的实体名称。 （附图标记）（21）采集单元; （22）标签单位;
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公开(公告)号：KR1020130034086A
公开(公告)日：2013-04-05
申请号：KR1020110097916
申请日：2011-09-28
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: PURPOSE: A machine learning method for generating answers and a device thereof are provided to limit the number of answers generated by translation rules depending on accuracy, thereby reducing the complexity of calculation due to the massive generation of the answers. CONSTITUTION: A database(11) stores a standard pronunciation of a corpus and varied pronunciations of the corpus. A maximal cover selection unit(12) selects a maximal cover for the standard pronunciation of a word by extending the context size of the word, which is included in the corpus, and by repeating the process which selects the maximal cover. An initialization rule generation unit(13) generates a context, a maximal cover, and an initialization rule which includes the standard pronunciation of the word. A collection translation rule generation unit(21) generates a collection translation rule based on the initialization rule and the comparison result between the standard pronunciation and the varied pronunciations. [Reference numerals] (11) Database; (12) Maximal cover selection unit; (13) Initialization rule generation unit; (21) Collection translation rule generation unit; (22) Learning translation rule generation unit; (23) Translation rule selection unit;
Abstract translation: 目的：提供一种用于产生答案的机器学习方法及其装置，以根据精度来限制由翻译规则产生的答案数，从而由于大量生成答案而降低了计算的复杂度。 构成：数据库（11）存储语料库的标准发音和语料库的不同发音。 最大覆盖选择单元（12）通过扩展包含在语料库中的单词的上下文大小，并重复选择最大覆盖的处理，为单词的标准发音选择最大覆盖。 初始化规则生成单元（13）生成包含该单词的标准发音的上下文，最大覆盖和初始化规则。 集合翻译规则生成单元（21）基于初始化规则和标准发音与不同发音之间的比较结果生成收集转换规则。 （附图标记）（11）数据库; （12）最大覆盖选择单位; （13）初始化规则生成单元; （21）收藏翻译规则生成单元; （22）学习翻译规则生成单元; （23）翻译规则选择单位;
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公开(公告)号：KR1020120135449A
公开(公告)日：2012-12-14
申请号：KR1020110053400
申请日：2011-06-02
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06F17/3053 , G06F17/2765 , G06F17/2785 , G06F17/3069 , G10L13/027 , G10L15/26
Abstract: PURPOSE: An information search method by using the web and a voice conversation method using the method are provided to supply a better search result for a user query by extending knowledge information and information about the user query based on the web. CONSTITUTION: A basic word vector for a user query and a language analysis result is generated to search a vector space database for a vector space corresponding to the basic word vector(S420). Similarity between the basic word vector and the searched vector space are determined(S430). If the similarity is less than standards, an extended word vector is generated from a web search result performed by using the user query and the language analysis result(S440). The vector space database is searched for the vector space corresponding to the extended word vector by using the extended word vector. Knowledge information is searched based on the vector space. [Reference numerals] (1000) Knowledge information DB; (2000) Vector space; (2100) Vector space basic DB; (2200) Vector space extension DB; (AA) No; (BB) Yes; (CC) Search result; (S410) User query and language analysis result; (S420) Basic search; (S430) Determination?; (S440) Extended search; (S450) Generating vector space
Abstract translation: 目的：提供使用该方法的信息搜索方法和使用该方法的语音对话方法，以通过基于网络扩展知识信息和关于用户查询的信息来为用户查询提供更好的搜索结果。 生成用于用户查询和语言分析结果的基本词向量，以搜索向量空间数据库中与基本词向量相对应的向量空间（S420）。 确定基本字向量与搜索向量空间的相似度（S430）。 如果相似度小于标准，则通过使用用户查询和语言分析结果执行的web搜索结果生成扩展字向量（S440）。 通过使用扩展字向量，搜索与扩展字向量相对应的向量空间数据库。 基于矢量空间搜索知识信息。 （附图标记）（1000）知识信息DB; （2000）矢量空间; （2100）矢量空间基本DB; （2200）矢量空间扩展DB; （AA）否 （BB）是的; （CC）搜索结果; （S410）用户查询和语言分析结果; （S420）基本搜索; （S430）测定？ （S440）扩展搜索; （S450）生成向量空间
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公开(公告)号：KR101211796B1
公开(公告)日：2012-12-13
申请号：KR1020090125469
申请日：2009-12-16
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은외국어학습장치및 그제공방법에관한것으로서, 이장치는, 사용자가발화한음성을인식하여발화텍스트로변환하는음성인식기, 사용자의수준정보및 대화문맥정보를이용하여발화텍스트에대한사용자발화의도를추출하는발화의도인식기, 그리고사용자발화의도및 사용자의발화상황에따라서로다른표현을추출하는피드백처리기를포함한다. 본발명에의하면, 학습자수준이낮더라도학습자의발화의도를파악할수 있고, 학습자에게다양한상황에따른맞춤식표현을제공할수 있다.
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公开(公告)号：KR1020120110392A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：KR1020110028211
申请日：2011-03-29
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
IPC: G10L15/00
Abstract: PURPOSE: A confirmation enabled probabilistic and example-based spoken dialog system is provided to enable a conversation manager to determine whether information is unclear when a voice error occurs in a voice conversation interface, thereby providing an information confirmation conversation to a user. CONSTITUTION: A conversation state managing unit(112) of a confirmation conversation managing unit(110) calculates reliability of current conversation states using reliability in recognizing a user speech, reliability of understanding voice language, and reliability of a previous conversation state. A confirmation conversation request unit(114) of the confirmation conversation managing unit determines whether information is unclear by a confirmation conversation strategy about the reliability of the current conversation states. [Reference numerals] (10) Voice recognizer; (100) Conversation managing unit; (110) Confirmation Conversation managing unit(probability-based); (112) Conversation state managing unit; (114) Confirmation Conversation request unit; (120) Work related conversation managing unit(example-based); (20) Voice language comprehension unit; (200) Confirmation conversation strategy DB; (300) Conversation example DB
Abstract translation: 目的：提供一种确认启用的概率和基于示例的口语对话系统，以使对话管理器能够确定语音对话界面中出现语音错误时信息是否不清楚，从而向用户提供信息确认对话。 构成：确认会话管理单元（110）的会话状态管理单元（112）使用识别用户语音的可靠性，理解语音语言的可靠性和前一会话状态的可靠性来计算当前会话状态的可靠性。 确认会话管理单元的确认会话请求单元（114）通过关于当前会话状态的可靠性的确认对话策略来确定信息是否不清楚。 （附图标记）（10）语音识别器; （100）对话管理单位; （110）确认对话管理单元（基于概率）; （112）对话状态管理单元; （114）确认对话请求单元; （120）工作对话管理单元（以示例为基础）; （20）语音理解单位; （200）确认对话策略DB; （300）对话示例DB
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101089450B1
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：KR1020090105456
申请日：2009-11-03
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 사용자 시뮬레이션 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 이 시스템은, 사용자 의도를 생성하는 사용자 의도 생성부, 그리고 상기 사용자 의도에 따라 문장 구조를 생성하고 상기 문장 구조에 대응하는 복수의 단어열을 생성하고 상기 복수의 단어열로부터 발화 문장을 추출하는 표층 언어 생성부를 포함한다. 본 발명에 의하면, 자연스럽고 다양한 사용자 의도를 생성할 수 있으며 생성된 사용자 의도에 적합한 다양한 표층 언어를 생성할 수 있다.
사용자 시뮬레이션, 대화 시스템, 사용자 의도, 표층 언어, CRF 확률 모델-
公开(公告)号：KR101072176B1
公开(公告)日：2011-10-10
申请号：KR1020090046508
申请日：2009-05-27
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은인공지능에이전트와의음성대화를통해사용자의최근선호도/취향을알아내어사용자프로파일을구성하고, 가장적합한콘텐츠를추천해주는장치에관한것이다. 본발명의콘텐츠추천장치는사용자평가데이터베이스(DB)를사용자프로파일생성기에서분석하여사용자프로파일 DB를생성하는사용자프로파일구축부; 사용자가에이전트에게전달하는사용자발화를발화분석기에서분석하여, 대화관리/처리기에전달하면이를바탕으로단기적사용자프로파일 DB를생성하는대화관리및 처리부; 앞서생성된사용자프로파일 DB와단기적사용자프로파일 DB를프로파일통합기를통하여결합하여, 통합사용자프로파일을생성하는사용자프로파일통합부; 콘텐츠 DB로부터콘텐츠속성분석기가콘텐츠의속성을수치화하여콘텐츠프로파일 DB에기록하는콘텐츠프로파일구축부; 통합사용자프로파일과콘텐츠프로파일 DB를입력하여, 콘텐츠평가예측기를거쳐사용자에게추천목록을보여주는콘텐츠추천목록생성부; 및추천목록제시후 사용자발화내용을바탕으로사용자반응을추출, 그정보를사용자반응도입기에서분석하여통합사용자프로파일을갱신하는사용자반응도입부를포함한다.
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公开(公告)号：KR1020110099434A
公开(公告)日：2011-09-08
申请号：KR1020100018448
申请日：2010-03-02
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 대화 로그를 이용한 학습 기반 대화 시스템 성능 향상 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따른 방법은 사용자와 대화 시스템 사이의 대화 로그를 수집하는 단계, 수집된 대화 로그에서 오류 발화를 추출하여 대화 시스템의 음성 인식 모델을 향상하기 위한 음성 인식 후보군을 생성하는 단계, 수집된 대화 로그에서 오류 발화를 추출하여 대화 시스템의 언어 이해 모델을 향상하기 위한 언어 이해 후보군을 생성하는 단계, 수집된 대화 로그에서 대화 시스템의 대화 패턴에 존재하지 않는 새로운 대화 패턴을 추출하여 대화 시스템의 대화 모델을 향상하기 위한 대화 패턴 후보군을 생성하는 단계, 음성 인식 후보군, 언어 이해 후보군 및 대화 패턴 후보군을 검증하는 단계, 그리고 검증된 후보군을 음성 인식 모델, 언어 이해 모델 및 대화 모델의 향상에 적용하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR101040438B1
公开(公告)日：2011-06-09
申请号：KR1020090051065
申请日：2009-06-09
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 통계적 자동 번역 기술에 관한 것으로, 단어 자동 정렬 링크의 정확도를 높이기 위한 단어 정렬 링크 수정 방법 및 장치에 관한 것이다. 종래의 기술은 병렬 코퍼스의 단어 사이의 통계적 특성만을 이용하여, 의미상 전혀 대응되지 않는 단어들이 서로 정렬되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 오류들은 다대다 단어정렬을 생성해낼 때 옳은 정렬 링크를 배제시키는 작용을 하여, 통계적 기계 번역 시스템이 잘못된 번역을 생성하게 하는 원인이 되는데, 본 발명은 이 오류를 감소시켜 기계 번역의 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 본 발명에서는 기존의 단어 자동 정렬 방법들이 발생시키는 오류를 감소시키기 위해서, 일대다 정렬 방식과 다대일 단어 정렬 방식의 하나 또는 각각의 단어 정렬 링크(word alignment link)에 대해서 단어 정렬 링크들의 분포를 통해 오류가 있을 가능성을 시험하고, 오류가 있다고 판단할 수 있는 링크들을 널(NULL)로 수정, 즉, 삭제함으로써 다대다 정렬이 옳은 정렬을 포함하도록 한다. 이 방법을 통해 다대다 정렬이 올바른 정렬을 포함하게 됨으로써 최종적으로 생성되는 번역 모델은 좀더 강건해 지고, 이를 통한 기계 번역 결과가 좀더 정확해 지는 효과를 낸다.
기계 번역, 통계적 기계 번역, 단어 정렬, 자동 번역, 자동 통역-
公开(公告)号：KR1020110034797A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：KR1020090092234
申请日：2009-09-29
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06F17/21 , G06F17/2845 , G06F17/30014 , G09B19/06
Abstract: PURPOSE: A document processing apparatus and a method thereof are provided to supply new and various example sentences by automatically and continuously collecting the example sentences without a manual work. CONSTITUTION: An example collecting unit(110) collects, from a web, a first example sentence which is written in a first language, and a second example sentence which is the translation of the first example sentence. An example providing unit(170) provides supplies a user with a parallel example including the first and second example sentences. The example providing unit extracts from an input document the expression list used for learning and searches the expression included in the expression list in order to obtain the first example sentence including the expression.
Abstract translation: 目的：提供一种文件处理装置及其方法，通过自动连续地收集例句而无需手动工作来提供新的和各种例句。 构成：示例收集单元（110）从网络收集以第一语言书写的第一例句和第二例句，该第二例为第一例句的翻译。 示例提供单元（170）向用户提供包括第一和第二示例句子的并行示例。 示例提供单元从输入文档提取用于学习的表达式列表，并且搜索包含在表达式列表中的表达式，以便获得包括该表达式的第一个例句。
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