Abstract:
본 발명은 문법 오류 시뮬레이션 장치 및 방법에 관한 것으로서, 이 장치는, 기본 문장을 이루는 각 단어에 대해 문법 오류 확률을 부여하는 오류 확률 부여부, 기본 문장을 이루는 각 단어에 대해 문법 오류 타입을 결정하는 오류 타입 결정부, 그리고 결정된 문법 오류 타입에 따른 오류를 기본 문장을 이루는 각 단어에 적용하여 문법 오류가 반영된 오류 문장을 생성하는 오류 문장 생성부를 포함한다. 본 발명에 의하면, 학습자 수준별 문법적 지식을 반영한 실질적 문법 오류가 포함된 문장을 생성할 수 있다.
Abstract:
본 발명은 사람과 인공 에이전트 간의 대화 관리 장치 및 그를 만들기 위한 대화 예제 데이터베이스 구축을 통한 대화 모델링기법을 이용한 대화 관리 방법을 제시한다. 대화 예제 기반의 대화 모델은 도메인 확장성을 높이고 구축하기 쉬운 대화 관리 장치를 만드는데 목적이 있다. 대화 관리 장치는 음성 및 텍스트를 입력받는 입력부, 입력된 문자열 신호에서 의미 프레임을 추출하는 언어 이해부, 사용자의 발화가 단순한 채팅인지 목적 지향 대화인지를 결정하는 에이전트 결정부, 사용자 발화의 도메인을 결정하는 도메인 결정부, 대화 코퍼스(corpus)로부터 대화 예제 데이터 베이스를 구축하고 언어 이해를 거친 의미 프레임 정보와 대화 이력을 가지고 대화 예제를 검색하여 가장 적합한 대화 예제를 선택하는 대화예제 선택부, 및 대화 예제를 이용하여 장치 발화를 생성하는 응답생성부 등을 구비한다. 음성 대화 장치, 대화 관리 기법, 대화예제 기반의 대화 모델, 대화예제 데이터베이스, 발화 유사성
Abstract:
본 발명은 데이터 수집 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 이 시스템은, 제1기에서 제1 사용자의 음성에 기초하여 생성된 제1 텍스트 데이터를 입력 받고, 제2기에서 상기 제1 사용자의 음성에 기초하여 생성된 추천 동작 정보를 입력 받는 제1 단말기를 포함한다. 본 발명에 의하면, 수집 시기를 나누고 수집 시기에 따라 서로 다른 방식으로 멀티모달 데이터 수집을 수집함으로써 데이터 수집 시간을 단축할 수 있고, 개발 시스템의 기능 변경에도 유연하게 대처할 수 있으며, 양질의 멀티모달 데이터를 수집할 수 있다. 멀티모달, 대화 시스템, 오즈의 마법사, 데이터 수집
Abstract:
PURPOSE: A foreign language conversation training method and an apparatus and a trainee simulation method and an apparatus for quickly developing and verifying the same are provided to perform one to one conversation education with low costs. CONSTITUTION: A voice recognizing device(110) recognizes the voice of a learner. A voice recognizing error simulator(120) receives grammar errors from the grammar error generator of a foreign language learner simulator(200). The voice recognition error is simulated. An additional recognizing unit(130) receives a signal from the voice recognizer of a non-mother language speaker and the voice recognizing error simulator to recognize the intention of a user. A natural language utterance generator(150) generates natural language utterance under the control of a conversation manager(140). A native speaker voice synthesizer(160) synthesis native speaker voice based on the natural language utterance.
Abstract:
A system and a method for dialog management are provided to improve the responding accuracy of the system by using a dialog example extracted from dialog corpus so as to predict the response of the system. An input unit(113) receives voice or text from user speech. A language comprehension unit(115) extracts a meaning frame of the user speech by using character string information and morpheme analysis result from a character string signal inputted from the input unit(113). An agent determination unit(117) analyzes the meaning frame of the user speech to determine whether the user speech is for simple chatting or purposeful dialog based on a trained possibility model using keyword feature extracted from dialog corpus, language analysis feature, and meaning analysis feature. A domain determination unit(118) determines the domain type of the user speech. A dialog example selection unit(120) selects the most appropriate dialog example by constructing dialog example database from the dialog corpus and searching for dialog examples using the meaning frame and dialog history. A response generation unit(122) generates device speech by using the selected dialog example.
Abstract:
PURPOSE: A data acquisition system and a method thereof are provided to collect user data through a communication interface which is developed based on an initially collected data. CONSTITUTION: A first terminal(10) offers input data of a user(U1) to a second terminal(20). The second terminal outputs various data of the first terminal and text data of a voice recognition error generator(50). A third terminal(40) provides text input data to the voice recognition error generator or a voice composition unit(30). The voice composition part converts the text data of the second and the third terminal into a voice data. The voice recognition error generator offers the error-added text data to the second terminal.
Abstract:
PURPOSE: A user simulation system and a method thereof are provided to evaluate a chatting system in short time by creating various user languages. CONSTITUTION: A user intention generator(112) generates a purpose of a user using a conditional random field model. A surface language generator(114) creates a sentence by the purpose of the user and extracts a speaking sentence from a word string. A user purpose generating unit produces a probability value by the conditional random field model about user purpose candidate sets. The user purpose generating unit creates the purpose of a user by extracting one of the user purpose candidate sets.
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
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.
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.