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사용자의 발화 정보를 음성 또는 텍스트 형태로 입력받고, 네트워크를 통해 전달된 학습 데이터를 음성 또는 텍스트 형태로 사용자에게 출력하는 사용자 단말; 및대화 학습에 따른 자료 데이터 또는 대화 모델을 저장하는 저장부 및 상기 사용자의 발화 정보의 의미를 분석하고, 상기 사용자의 발화 정보에 따른 내용이 소정 상황에 대응하는 발화 내용인지 판단하고, 상기 저장부에 저장된 문장 정보들로부터 상기 상황에 관련된 적어도 하나의 대화 예제를 추출하여, 상기 상황에 대한 현재 대화에 포함된 문장 및 상기 적어도 하나의 대화 예제에 포함된 문장 각각의 중요도의 상대값을 계산하고, 상기 현재 대화에 포함된 문장 및 상기 적어도 하나의 대화 예제에 포함된 문장 각각의 중요도의 상대값을 이용하여, 문장 상호간의 유사도를 계산하고, 상기 저장부에 저장된 대화 예제 정보의 순서를 기반으로 각각에 포함된 문장 간의 상대적 위치를 계산하고, 상기 현재 대화에 포함된 문장의 고유 표지가 상기 대화 예제에 포함된 각 문장의 고유 표지와 일치되는 확률값을 계산하고, 상기 유사도, 상기 상대적 위치 및 상기 확률값의 결과를 바탕으로 상기 적어도 하나의 대화 예제의 문장을 정렬하고, 소정의 순위에 따라 상기 상황에서의 대화 학습에 상응하는 적어도 하나의 제1 응답 발화 후보 및 상기 상황에서의 대화 학습에 상응하지 않는 적어도 하나의 제2 응답 발화 후보를 생성하고, 상기 제1 응답 발화 후보에서 핵심 단어를 추출하여 상기 사용자 단말로 출력하거나, 상기 상황에 따른 대화를 연결하는 연결 발화를 생성하여 상기 사용자 단말로 출력하고, 상기 제1 응답 발화 후보 및 상기 제2 응답 발화 후보를 함께 상기 사용자 단말로 출력하는 학습 처리부로 구성된 메인 서버를 포함하는 어학 학습 시스템
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제 1항에 있어서,상기 학습 처리부는,상기 사용자의 발화 정보의 문장 의미를 분석 모델을 이용하여 인식하는 의미 분석부,상기 사용자의 발화 정보에 따른 내용이 상기 상황에 대응하는 발화 내용인지 판단하고, 대화 학습에 따라서 정답을 제시하거나 후속하는 연결 발화를 생성하는 대화 관리부,상기 제1 응답 발화 후보 및 상기 제2 응답 발화 후보를 생성하는 발화 후보 생성부,상기 제1 응답 발화 후보의 결과값과 기 등록된 발화 정보를 결합하여 음성 합성하고 상기 사용자 단말로 출력하는 음성 합성부, 및상기 상황에 대응하는 상기 사용자의 응답 발화를 유도하기 위하여 상기 제1 응답 발화 후보를 이용하여 상기 핵심 단어를 추출하여 상기 사용자 단말로 출력하는 응답 유도부를 포함하는 어학 학습 시스템
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제 2항에 있어서,상기 학습 처리부는,상기 사용자 발화 정보가 음성인 경우 텍스트 데이터로 변경하는 음성 인식기를 더 포함하는 어학 학습 시스템
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제 2항에 있어서,상기 응답 유도부는,상기 제1 응답 발화 후보를 이용하여 사용자 단말로 상기 핵심 단어를 추출하고 상기 사용자 단말로 상기 핵심 단어를 제시하는 핵심 단어 추출부, 및상기 핵심 단어 추출부를 통해 상기 사용자가 수정하여 발화한 응답에 대한 문법 오류를 검출하는 문법 오류 검출부를 포함하는 어학 학습 시스템
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제 4항에 있어서,상기 핵심 단어 추출부는, 상기 제1 응답 발화 후보 데이터 중에서 선택된 입력 문장에서 최소 의미 단위로 태깅하고 순차적으로 단어를 추출하여 명사 또는 동사에 해당하는 등록되지 않은 단어를 기본형으로 변경하여 상기 핵심 단어로 저장하는 것을 특징으로 하는 어학 학습 시스템
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제 1항에 있어서,상기 현재 대화에 포함된 문장 및 대화 예제에 포함된 문장 각각은 의미 분석 모델에 따라 대화 주체, 문장 형식, 문장의 주제요소, 및 고유명사요소의 형태로 태깅되는 것을 특징으로 하는 어학 학습 시스템
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제 1항에 있어서,상기 저장부는,의미 분석 모델에 따른 문장의 결과 분석값들을 저장하는 의미 분석 모델,대화 코퍼스 데이터 중에서 상기 소정의 상황에 관련된 일련의 대화 문장으로 구성된 복수의 대화 예제를 저장하는 대화 예제 데이터베이스,상기 상황에 대한 사용자의 응답 후보를 지정하는 계산 모델과 그에 따라 선정된 응답 발화 후보를 저장하는 대화 예제 계산 모델,상기 응답 발화 후보 중 소정의 응답 문장에 대하여 문법 오류를 모델링하고 확률값에 따라 선정된 문법 오류 단어를 포함한 문법 오류 응답 후보 문장을 저장하는 문법 오류 생성 모델, 및상기 사용자의 발화 정보 및 사용자가 수정하여 답변한 발화 정보에 대한 문법 오류를 검출한 문법 오류 결과 데이터를 저장하는 문법 오류 검출 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 어학 학습 시스템
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어학 학습용 메인 서버가 사용자 단말로부터 소정의 상황에서의 대화 학습을 위한 사용자의 발화 정보를 수신하는 단계,상기 어학 학습용 메인 서버의 학습 처리부가 상기 사용자의 발화 정보의 의미를 분석하는 단계; 상기 학습 처리부가 상기 사용자의 발화 정보에 따른 내용이 상기 상황에 대응하는 발화 내용인지 판단하는 단계, 및상기 학습 처리부가 상기 판단 결과에 따라 대화 학습을 진행하는 단계를 포함하되,상기 대화 학습을 진행하는 단계는,상기 상황에 대응하는 발화인 경우, 상기 상황에 따른 대화를 연결하는 연결 발화를 생성하여 상기 사용자 단말로 출력하는 단계 및 상기 상황에 대응하지 않는 발화인 경우, 상기 학습 처리부와 연동되어 대화 학습에 따른 자료 데이터 또는 대화 모델을 저장하는 저장부에 저장되는 문장 정보들로부터 상기 상황에 관련된 적어도 하나의 대화 예제를 추출하는 단계,상기 상황에 대한 현재 대화에 포함된 문장 및 상기 적어도 하나의 대화 예제에 포함된 문장 각각의 중요도의 상대값을 계산하는 단계,상기 현재 대화에 포함된 문장 및 상기 적어도 하나의 대화 예제에 포함된 문장 각각의 중요도의 상대값을 이용하여 문장 상호간의 유사도를 계산하는 단계,상기 저장부에 저장되는 대화 예제 정보의 순서를 기반으로 각각에 포함된 문장 간의 상대적 위치를 계산하는 단계,상기 현재 대화에 포함된 문장의 고유 표지가 상기 적어도 하나의 대화 예제에 포함된 각 문장의 고유 표지와 일치되는 확률값을 계산하는 단계,상기 유사도, 상기 상대적 위치 및 상기 확률값의 결과를 바탕으로 상기 적어도 하나의 대화 예제의 문장을 정렬하고, 소정의 순위에 따라 상기 상황에서의 대화 학습에 상응하는 적어도 하나의 제1 응답 발화 후보 데이터 및 상기 상황에서의 대화 학습에 상응하지 않는 적어도 하나의 제2 응답 발화 후보 데이터를 생성하는 단계,상기 제1 응답 발화 후보 데이터로부터 핵심 단어를 추출하여 상기 사용자 단말로 출력하는 단계, 및상기 제1 응답 발화 후보 및 상기 제2 응답 발화 후보를 함께 상기 사용자 단말로 출력하는 단계를 포함하는 어학 학습 방법
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제 8항에 있어서,상기 적어도 하나의 응답 발화 후보 데이터는 상기 상황에 대한 적합성과 중요도에 따른 확률 순위에 대응하여 정렬되는 것을 특징으로 하는 어학 학습 방법
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제 8항에 있어서,상기 제1 응답 발화 후보 데이터는 기 등록된 발화 정보 데이터와 결합하여 사용자 단말에서 음성 합성 데이터로 출력되는 것을 특징으로 하는 어학 학습 방법
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제 8항에 있어서,상기 핵심 단어를 추출하여 상기 사용자 단말로 출력하는 단계는,상기 제1 응답 발화 후보 데이터 중에서 입력 문장을 선택하여 최소 의미 단위로 태깅하는 단계,상기 입력 문장의 처음부터 순차적으로 단어를 추출하는 단계,상기 추출된 단어가 명사 또는 동사에 해당하는지 확인하는 단계,상기 추출된 단어가 기 등록된 핵심 단어인지 확인하는 단계,상기 추출된 단어가 명사 또는 동사에 해당하고 등록되지 않은 경우 상기 추출된 단어를 기본형으로 변경하여 등록 및 저장하는 단계, 및상기 등록 및 저장된 핵심 단어를 상기 사용자 단말로 출력하는 단계를 포함하는 어학 학습 방법
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어학 학습용 메인 서버가 사용자 단말로부터 소정의 상황에서의 대화 학습을 위한 사용자의 발화 정보를 수신하는 단계,상기 어학 학습용 메인 서버가 상기 사용자의 발화 정보의 의미를 분석하고, 상기 상황에 대응하는 발화 내용인지 판단하는 단계,상기 상황에 대응하는 정답 발화인 경우 상기 어학 학습용 메인 서버가 상기 상황에서의 후속하는 대화 학습을 진행하는 연결 발화를 생성하여 상기 사용자 단말로 출력하는 단계, 상기 상황에 대응하지 않는 발화인 경우 상기 어학 학습용 메인 서버가 상기 상황에서의 대화 학습에 상응하는 적어도 하나의 제1 응답 발화 후보 데이터 및 상기 상황에서의 대화 학습에 상응하지 않는 적어도 하나의 제2 응답 발화 후보 데이터를 생성하여 상기 제1 응답 발화 후보 데이터로부터 핵심 단어를 추출하고, 상기 상황에 대응하는 응답 발화에 대한 제1 힌트를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계,상기 제1 힌트가 제공된 후, 상기 사용자 단말로부터 제1 재발화 정보가 수신되면, 상기 제1 재발화 정보가 상기 상황에 대응하지 않는 발화인 경우 상기 어학 학습용 메인 서버가 상기 적어도 하나의 응답 발화 후보 데이터를 이용하여 문법 오류 생성을 모델링하여 취득된 문법 오류에 의한 제2 힌트를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계,상기 제2 힌트가 제공된 후, 상기 사용자 단말로부터 제2 재발화 정보가 수신되면, 상기 제2 재발화 정보가 상기 상황에 대응하지 않는 발화인 경우 상기 어학 학습용 메인 서버가 정답 발화 데이터 및 상기 제2 응답 발화 후보 데이터를 포함한 복수의 보기 고르기 형태의 제3 힌트를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계, 및 상기 어학 학습용 메인 서버가 상기 상황에 대응하는 상기 정답 발화를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하는 어학 학습 방법
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제 12항에 있어서,상기 소정의 상황에서의 대화 학습을 위한 발화 정보, 상기 제1 재발화 정보, 및 상기 제2 재발화 정보를 수신할 때마다, 상기 어학 학습용 메인 서버가 상기 발화 정보, 상기 제1 재발화 정보, 및 상기 제2 재발화 정보에 대한 문법 오류를 검출하고, 상기 검출된 문법 오류를 상기 사용자 단말로 피드백하는 단계를 더 포함하는 어학 학습 방법
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제 12항에 있어서,상기 적어도 하나의 제1 응답 발화 후보 데이터는 기 등록된 발화 정보 데이터와 결합하여 상기 사용자 단말에서 음성 합성 데이터로 출력되는 것을 특징으로 하는 어학 학습 방법
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