Abstract:
발화 인식 방법 및 장치가 개시된다. 디지털 신호 처리가 가능한 정보 처리 장치에서 수행되는 발화 인식 방법에 있어서, 적어도 하나의 센서를 이용하여, 사용자의 영상, 음향 및 정보 처리 장치의 움직임에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 입력 데이터를 수집하는 단계, 수집된 입력 데이터와 미리 설정된 발화 의도 모델을 비교하여, 사용자의 발화 시점에 대한 정보를 추출하는 단계 및 추출된 사용자의 발화 시점에 대한 정보를 기반으로 음향을 녹음하고, 녹음된 음향에서 사용자의 발화를 인식하는 단계를 포함한다. 따라서, 사용자 발화의 의도에 맞는 정확한 정보와 편리함을 제공하며, 사용자 발화의 의도를 파악하는 것이 요구되는 모든 대화 시스템 및 장치에 적용할 수 있다.
Abstract:
자동 빈칸 채우기 문제 생성 방법은, 입력문장에서 기 설정된 기준에 따라 정답 어휘를 선택하는 단계, 선택한 정답 어휘와 어휘 데이터베이스의 어휘 각각의 관계가 미리 설정된 제1 기준을 만족하는 복수의 제1 어휘를 상기 어휘 데이터베이스로부터 획득하는 단계, 입력문장과 복수의 제1 어휘 각각의 관계가 미리 설정된 제2 기준을 만족하는 복수의 제1 어휘를 복수의 제1 어휘로부터 획득하는 단계 및 복수의 제2 어휘와 입력문장과의 관계 및 복수의 제2 어휘와 정답 어휘와의 관계를 이용하여 복수의 제2 어휘로부터 미리 설정된 제3 기준을 만족하는 하나 이상의 보기 어휘를 획득하는 단계를 포함한다. 따라서, 빈칸 채우기 문제를 효과적으로 생성할 수 있다.
Abstract:
본 발명은 어학 학습 시스템 및 어학 학습 방법으로서, 구체적으로 어학 학습 시스템은 사용자의 발화 정보를 음성 또는 텍스트 형태로 입력받고, 네트워크를 통해 전달된 학습 데이터를 음성 또는 텍스트 형태로 사용자에게 출력하는 사용자 단말; 및 상기 사용자의 발화 정보의 의미를 분석하고, 소정의 상황에서의 대화 학습에 상응하는 적어도 하나의 응답 발화 후보를 생성하여 상기 사용자의 정답을 유도하고 상기 상황에 따른 대화를 연결하는 학습 처리부, 및 상기 학습 처리부와 연동되어 대화 학습에 따른 자료 데이터 또는 대화 모델을 저장하는 저장부로 구성된 메인 서버를 포함한다.
Abstract:
전치사 교정 방법 및 이를 수행하는 장치가 개시된다. 전치사 교정 방법은 입력 텍스트에 입력 텍스트를 구성하는 단어의 품사 정보를 태깅(tagging)하여 입력 텍스트를 정규화하는 단계, 정규화된 입력 텍스트에 포함되어 있는 전치사를 기준으로 입력 텍스트의 구조를 나타내는 패턴을 추출하는 단계 및 미리 구축된 오류 패턴 DB에 포함된 오류 패턴과 추출된 패턴 간의 매칭(matching)을 통하여 입력 텍스트에 포함되는 전치사의 오류를 교정하는 단계를 포함한다. 따라서, 외국어 학습자의 전치사 오류를 효율적으로 교정할 수 있으며, 외국어 학습자의 전치사 오류를 정확하게 검출함으로써 외국어 문법 학습을 효과적으로 수행할 수 있다.
Abstract:
본 발명은 미리 지정된 특정 목적이나 서비스를 수행하기 위한 것이 아닌 자유 발화에 대해 인공지능 에이전트와 대화가 가능한 채팅(chatting) 대화 시스템을 구축하는 데 있어서 효과적으로 대화 관리를 수행하기 위한 모델 구축 방법에 관한 것으로서, 기존의 대화 관리 시스템을 구축하기 위해 훈련용 말뭉치에 대해 필요했던 사람의 수동 태깅 (DA annotation, lexical pattern 규칙 등)을 줄일 수 있는 새로운 방법, 채팅 대화의 특성에 특화된 렉시컬구문패턴(LSP; Lexico-Syntactic Pattern) 생성을 이용한 발화 표현 방법, 개체명 (Named Entity, NE) 관련 태깅 방법 및 정책, 시스템의 인격을 나타내는 persona 적용 응답 생성 방법, 이를 이용하여 실제 대화 관리에서 적절한 시스템 발화를 생성할 수 있는 대화 관리 모델을 제공하는 데 그 목적이 있다.
Abstract:
모음 약화에 대한 분석 정보를 제공하는 장치 및 방법이 개시된다. 모음 약화 학습 장치는, 텍스트에 대한 예측을 통하여 텍스트에 포함된 단어에 대한 예측 발음열과 예측 강세 정보를 포함하는 텍스트 특징 정보를 추출하고, 미리 저장된 모음 약화 예측 모델 DB를 기반으로 텍스트 특징 정보를 이용하여 텍스트 모음 약화 정보를 생성하는 모음 약화 예측부와, 텍스트에 상응하는 사용자 발화에 대한 분석을 통하여 검출 발음열과 검출 강세 정보를 포함하는 발화 특징 정보를 추출하고, 미리 저장된 모음 약화 검출 모델 DB를 기반으로 발화 특징을 이용하여 발화 모음 약화 정보를 생성하는 모음 약화 검출부와, 텍스트 모음 약화 정보와 발화 모음 약화 정보에 대한 비교를 통하여 모음 약화 차이 정보를 생성하여 제공하는 모음 약화 피드백부를 포함한다.
Abstract:
본 발명은 문법 오류 정정 시스템 및 이를 이용한 문법 오류 정정 방법에 관한 것으로서, 구체적으로 문법 오류 정정 시스템은 복수의 말뭉치로부터 언어 특성에 따른 복수의 문맥 자질을 취득하고 상기 문맥 자질로부터 문법 오류를 진단하는 기준인 1차 학습 분류 모델 및 2차 학습 분류 모델을 생성하는 학습부, 및 상기 1차 학습 분류 모델을 이용하여 학습자가 입력한 말뭉치에 대해 문법 오류를 예측하고, 상기 문법 오류의 1차 예측 결과와 상기 2차 학습 분류 모델을 이용하여 문법 오류를 예측하고 문법 오류를 정정하는 실행부를 포함하고, 상기 2차 학습 분류 모델은 상기 1차 예측 결과를 바탕으로 복수의 말뭉치로부터 추출된 상기 복수의 문맥 자질을 이용하여 반복적인 학습 기법을 통해 생성되는 것을 특징으로 한다.
Abstract:
대화 관리 방법 및 이를 실행하는 장치가 개시된다. 말뭉치에 포함된 복수개의 발화 의도들 중 적어도 하나의 발화 의도 및 이와 선후관계에 존재하는 발화 의도를 이용하여 발화 의도의 중요도, 발화 의도간 유사도 및 발화 의도간 상대적 거리를 계산하는 계산부, 발화 의도의 중요도 및 유사도를 이용하여 말뭉치로부터 획득된 대화 흐름과 사용자 발화로부터 획득된 대화 흐름을 비교하여 대화 흐름간 유사도를 계산하는 유사도 계산부, 발화 의도간 상대적 거리에 따라 사용자 발화를 평가하여 발화 의도 평가 점수를 계산하는 발화의도 검증부를 포함하여 구성된다. 따라서, 기존의 정보획득 대화장치에서 미처 처리하지 못하는 다양한 대화의 흐름 처리를 가능하게 하고 각각의 대화 상황에서의 적절한 발화 의도들을 랭킹 함수에 의해서 계산된 점수에 의해 순위를 매겨 출력할 수 있다.