| 1 |
1
다중 사용자 기반의 대화 관리 장치에서 수행되는 방법에 있어서,다중 사용자로부터 입력 문장을 수신하는 단계;상기 수신된 입력 문장을 분석하여 사용자 별로 저장함으로써 대화 이력 데이터베이스를 구축하는 단계;상기 수신된 입력 문장으로부터 단위 지식을 추출하고, 상기 다중 사용자를 식별할 수 있는 사용자 정보의 유무를 기반으로 상기 추출된 단위 지식을 선별하여 온톨로지를 구축하는 단계; 및상기 대화 이력 데이터베이스 및 상기 온톨로지를 기반으로 미리 추출된 시스템 응답 후보를 수정하여 상기 입력 문장에 적합한 시스템 응답을 생성하는 단계를 포함하며,상기 대화 이력 데이터베이스를 구축하는 단계는,상기 입력 문장을 분석하여 상기 입력 문장을 구성하는 단어 중에서 개체명(named entity)을 표현하는 단어를 추출하는 단계;상기 추출된 단어와 상기 추출된 단어에 해당되는 개체명 태그(tag)를 매핑하여 대화 이력 정보를 생성하는 단계; 및상기 생성된 대화 이력 정보를 상기 사용자 별로 식별하여 저장하는 단계를 포함하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 방법
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
청구항 1에 있어서,상기 온톨로지를 구축하는 단계는,상기 입력 문장의 구조를 분석하여 상기 입력 문장을 구성하는 단어 각각의 품사 정보와 상기 단어 간의 관계 정보를 추출하고, 상기 추출된 품사 정보와 상기 관계 정보를 이용하여 트리플(triple) 및 OWL(Web Ontology Language)기반의 RDF(Resource Description Framework) 중 적어도 하나의 구조를 가지는 단위 지식을 추출하는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 방법
|
| 4 |
4
청구항 3에 있어서,상기 온톨로지를 구축하는 단계는,상기 단위 지식을 추출함에 있어 상기 입력 문장의 구조를 분석하여 추출된 품사 정보에 대명사가 포함되어 있는 경우에 한하여, 상기 대화 이력 데이터베이스에 상기 사용자 별로 저장된 대화 이력 정보를 이용하여 상기 단위 지식을 추출하는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 방법
|
| 5 |
5
청구항 4에 있어서,상기 온톨로지를 구축하는 단계는,상기 단위 지식에 상기 다중 사용자를 식별할 수 있는 개인 정보 및 관심 정보 중 적어도 하나의 사용자 정보가 포함되어 있는 지를 판별하고, 상기 사용자 정보가 포함되어 있는 것으로 판별된 단위 지식을 상기 사용자 별로 저장함으로써 구축되는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 방법
|
| 6 |
6
청구항 1에 있어서,상기 미리 추출된 시스템 응답 후보는,미리 구축된 응답 예제 데이터베이스에 저장된 다수의 응답 예제 중에서 상기 입력 문장의 의도에 상응하는 적어도 하나의 응답 예제가 시스템 응답 후보로 추출된 것을 특징으로 하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 방법
|
| 7 |
7
청구항 6에 있어서,상기 입력 문장에 적합한 시스템 응답을 생성하는 단계는,상기 시스템 응답 후보로부터 단위 지식을 추출하고, 상기 시스템 응답 후보로부터 추출된 단위 지식을 상기 대화 이력 데이터베이스의 대화 이력 정보 및 상기 온톨로지가 저장된 단위 지식과 비교하여 상기 입력 문장의 의도에 상응하도록 상기 시스템 응답 후보를 수정하는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 방법
|
| 8 |
8
대화 시스템에 의해 구현되는 다중 사용자 기반의 대화 관리 장치에 있어서,다중 사용자로부터 입력 문장을 수신하는 입력 문장 수신부;상기 수신된 입력 문장을 분석하여 사용자 별로 저장함으로써 대화 이력 데이터베이스를 구축하는 대화 이력 데이터베이스 구축부;상기 수신된 입력 문장으로부터 단위 지식을 추출하고, 상기 다중 사용자를 식별할 수 있는 사용자 정보의 유무를 기반으로 상기 추출된 단위 지식을 선별하여 온톨로지를 구축하는 온톨로지 구축부; 및상기 대화 이력 데이터베이스 및 상기 온톨로지를 기반으로 미리 추출된 시스템 응답 후보를 수정하여 상기 입력 문장에 적합한 시스템 응답을 생성하는 시스템 응답 생성부를 포함하며,상기 대화 이력 데이터베이스 구축부는,상기 입력 문장을 분석하여 상기 입력 문장을 구성하는 단어 중에서 개체명(named entity)을 표현하는 단어를 추출하고, 상기 추출된 단어와 상기 추출된 단어에 해당되는 개체명 태그(tag)를 매핑하여 대화 이력 정보를 생성하며,상기 생성된 대화 이력 정보를 상기 사용자 별로 식별하여 저장하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 장치
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
청구항 8에 있어서,상기 온톨로지 구축부는,상기 입력 문장의 구조를 분석하여 상기 입력 문장을 구성하는 단어 각각의 품사 정보와 상기 단어 간의 관계 정보를 추출하고, 상기 추출된 품사 정보와 상기 관계 정보를 이용하여 트리플(triple) 및 OWL(Web Ontology Language)기반의 RDF(Resource Description Framework) 중 적어도 하나의 구조를 가지는 단위 지식을 추출하는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 장치
|
| 11 |
11
청구항 10에 있어서,상기 온톨로지 구축부는,상기 단위 지식을 추출함에 있어 상기 입력 문장의 구조를 분석하여 추출된 품사 정보에 대명사가 포함되어 있는 경우에 한하여, 상기 대화 이력 데이터베이스에 상기 사용자 별로 저장된 대화 이력 정보를 이용하여 상기 단위 지식을 추출하는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 장치
|
| 12 |
12
청구항 11에 있어서,상기 온톨로지 구축부는,상기 단위 지식에 상기 다중 사용자를 식별할 수 있는 개인 정보 및 관심 정보 중 적어도 하나의 사용자 정보가 포함되어 있는 지를 판별하고, 상기 사용자 정보가 포함되어 있는 것으로 판별된 단위 지식을 상기 사용자 별로 저장함으로써 구축되는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 장치
|
| 13 |
13
청구항 8에 있어서,상기 미리 추출된 시스템 응답 후보는,미리 구축된 응답 예제 데이터베이스에 저장된 다수의 응답 예제 중에서 상기 입력 문장의 의도에 상응하는 적어도 하나의 응답 예제가 시스템 응답 후보로 추출된 것을 특징으로 하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 장치
|
| 14 |
14
청구항 13에 있어서,상기 시스템 응답 생성부는,상기 시스템 응답 후보로부터 단위 지식을 추출하고, 상기 시스템 응답 후보로부터 추출된 단위 지식을 상기 대화 이력 데이터베이스의 대화 이력 정보 및 상기 온톨로지가 저장된 단위 지식과 비교하여 상기 입력 문장의 의도에 상응하도록 상기 시스템 응답 후보를 수정하는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 기반의 대화 관리 장치
|
