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정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

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한글제목(Korean Title) Convolutional Neural Network에서 공유 계층의 부분 학습에 기반 한 화자 의도 분석
영문제목(English Title) Speakers’ Intention Analysis Based on Partial Learning of a Shared Layer in a Convolutional Neural Network
저자(Author) 김민경   김학수   Minkyoung Kim   Harksoo Kim  
원문수록처(Citation) VOL 44 NO. 12 PP. 1252 ~ 1257 (2017. 12)
한글내용
(Korean Abstract)
대화에서 화자의 의도는 감정, 화행, 그리고 서술자로 표현될 수 있다. 따라서 사용자 질의에 정확하게 응답하기 위해서 대화 시스템은 발화에 내포된 감정, 화행, 그리고 서술자를 파악해야한다. 많은이전 연구들은 감정, 화행, 서술자를 독립된 분류 문제로 다뤄왔다. 그러나 몇몇 연구에서는 감정, 화행, 서술자가 서로 연관되어 있음을 보였다. 본 논문에서는 Convolutional Neural Netowork를 이용하여 감정, 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 특정 추상화 계층과, 공유 추상화 계층으로 구성된다. 특정 추상화 계층에서는 감정, 화행, 서술자의 독립된 정보가 추출되고 공유 추상화 계층에서 독립된 정보들의 조합이 추상화된다. 학습 시 감정의 오류, 화행의 오류, 서술자의 오류는 부분적으로 역 전파 된다. 제안한 통합 모델은 실험에서 독립된 모델보다 좋은 성능(감정 2%p, 화행 11%p, 서술자 3%)을 보였다.
영문내용
(English Abstract)
In dialogues, speakers’ intentions can be represented by sets of an emotion, a speech act, and a predicator. Therefore, dialogue systems should capture and process these implied characteristics of utterances. Many previous studies have considered such determination as independent classification problems, but others have showed them to be associated with each other. In this paper, we propose an integrated model that simultaneously determines emotions, speech acts, and predicators using a convolution neural network. The proposed model consists of a particular abstraction layer, mutually independent informations of these characteristics are abstracted. In the shared abstraction layer, combinations of the independent information is abstracted. During training, errors of emotions, errors of speech acts, and errors of predicators are partially back-propagated through the layers. In the experiments, the proposed integrated model showed better performances (2%p in emotion determination, 11%p in speech act determination, and 3%p in predicator determination) than independent determination models.
키워드(Keyword) 감정 분석   화행 분석   서술자 분석   통합 의도 분석   부분 역 전파   공유 계층   integrated intention analysis   partial back-propag   convolution neural network   shared layer  
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