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대화 관리 장치 및 그를 위한 대화 예제 기반의 대화모델링기법을 통한 대화 관리 방법

  • 기술번호 : KST2015169403
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 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
Int. CL G10L 15/22 (2006.01.01) G10L 15/18 (2006.01.01) G06F 17/27 (2006.01.01)
CPC G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01)
출원번호/일자 1020060034187 (2006.04.14)
출원인 학교법인 포항공과대학교, 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0772660-0000 (2007.10.26)
공개번호/일자 10-2007-0102267 (2007.10.18) 문서열기
공고번호/일자 (20071101) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.04.14)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 학교법인 포항공과대학교 대한민국 경상북도 포항시 남구
2 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이청재 대한민국 경남 김해시
2 정상근 대한민국 전북 남원시
3 이근배 대한민국 경북 포항시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구
2 학교법인 포항공과대학교 대한민국 경북 포항시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2006.04.14 수리 (Accepted) 1-1-2006-0261469-08
2 전자문서첨부서류제출서
Submission of Attachment to Electronic Document		 2006.04.17 수리 (Accepted) 1-1-2006-5031476-73
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2007.02.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2007.03.13 수리 (Accepted) 9-1-2007-0016183-53
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2007.05.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0296783-19
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2007.07.27 수리 (Accepted) 1-1-2007-0550299-78
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2007.07.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2007-0550300-37
8 등록결정서
Decision to grant		 2007.09.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0519956-31
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2007.12.28 수리 (Accepted) 4-1-2007-5195152-79
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.06.13 수리 (Accepted) 4-1-2013-0025573-58
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.02.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5024386-11
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5149263-30
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.20 수리 (Accepted) 4-1-2019-5243581-27
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5245997-53
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5247115-68
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사람과 인공 에이전트 간의 대화 관리 장치에 있어서,음성 또는 텍스트의 사용자 발화를 입력받는 입력부; 상기 입력부로부터 입력된 문자열 신호에서 문자열 정보와 형태소 분석 결과를 이용하여 상기 사용자 발화의 의미 프레임을 추출하는 언어 이해부; 대화 코퍼스(corpus)로부터 추출된 키워드 자질과 언어 분석, 의미 분석 자질을 이용하여 학습된 확률모델에 기반하여, 상기 사용자 발화의 의미 프레임을 분석하여 상기 사용자의 발화가 단순한 채팅인지 목적 지향 대화인지를 결정하는 에이전트 결정부; 사용자 발화의 도메인을 결정하는 도메인 결정부; 대화 코퍼스로부터 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 응답생성부를 포함하는 대화 관리 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 입력부로부터 받은 사용자의 발화로부터 키워드를 추출하고 그것에 대한 각 도메인 별의 TF*IDF값(여기서, TF는 용어빈도수(term frequency)를 의미하고, IDF는 역원고빈도수(inverse document frequency)를 의미하여, TF*IDF는 전체 원고에서 용어가 출몰하는 빈도수를 의미한다
3 3
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 에이전트 결정부와 상기 도메인 결정부에서 분류된 결과에 따라 현재까지 분석된 결과를 토대로 대화를 제어하는 대화 전문가를 더 포함하여, 상기 대화예제 선택부가 상기 대화 예제 데이터 베이스를 이용하여 대화 예제를 선택하도록 함을 특징으로 하는 대화 관리 장치
4 4
삭제
5 5
사람과 인공 에이전트 간의 대화 관리 방법에 있어서, (a) 사용자 발화를 입력받아 채팅과 목적 지향 대화를 동시에 처리할 수 있도록 하기 위하여 현재 사용자의 발화가 특정한 목적이 없는 단순한 채팅인지 혹은 특정 목적을 가지고 있는 대화인지를 판단하여 에이전트를 결정하고, 그런 다음 다양한 도메인을 처리하기 위해 현재 입력된 발화의 도메인을 결정하는 에이전트/도메인 결정 단계; (b) 대화 코퍼스로부터 대화 예제 데이터베이스를 구축하는 단계; (c) 상기 대화 예제 데이터베이스의 대화 예제를 바탕으로 대화 모델링을 하는 단계; 및 (d) 대화 이력 정보 유사성과 의미-언어 유사성으로 정의되는 발화의 유사성을 측정하여, 현재 대화 상황과 현재 사용자의 발화에 가장 가까운 대화 예제를 선택하는 단계를 포함하고, 상기 (a) 에이전트/도메인 결정 단계는 (a1) 사용자의 발화가 채팅인지 목적 지향 대화인지 판별하기 위해 자연언어처리를 이용한 언어 자질과 언어 이해를 통한 의미 자질을 이용하는 단계;(a2) TF*IDF 모델을 이용한 결과와 다양한 언어 자질과 의미 자질을 동시에 이용한 확률모델을 기반으로 대화 도메인을 결정하는 단계; 및(a3) 사용자의 발화의 화행 정보, 행위 정보 등을 계층적으로 분석을 하여 목적 지향 대화와 채팅을 동시에 처리를 할 수 있도록 하는 단계를 포함하는 대화 관리 방법
6 6
사람과 인공 에이전트 간의 대화 관리 방법에 있어서,(a) 사용자 발화를 입력받아 채팅과 목적 지향 대화를 동시에 처리할 수 있도록 하기 위하여 현재 사용자의 발화가 특정한 목적이 없는 단순한 채팅인지 혹은 특정 목적을 가지고 있는 대화인지를 판단하여 에이전트를 결정하고, 그런 다음 다양한 도메인을 처리하기 위해 현재 입력된 발화의 도메인을 결정하는 에이전트/도메인 결정 단계;(b) 대화 코퍼스로부터 대화 예제 데이터베이스를 구축하는 단계;(c) 상기 대화 예제 데이터베이스의 대화 예제를 바탕으로 대화 모델링을 하는 단계; 및(d) 대화 이력 정보 유사성과 의미-언어 유사성으로 정의되는 발화의 유사성을 측정하여, 현재 대화 상황과 현재 사용자의 발화에 가장 가까운 대화 예제를 선택하는 단계를 포함하고, 상기 (b) 대화 예제 데이터베이스 구축단계는(b1) 대화 코퍼스로부터 화행 정보, 행위 정보, 대화 이력 정보를 이용하여 색인 테이블을 생성하는 단계;(b2) 대화 코퍼스로부터 대화 예제를 자동으로 추출하기 위해 대화 코퍼스를 XML 형태의 구조화된 코퍼스로 만드는 단계; 및(b3) 추출된 대화 예제를 (b1)의 색인 정보로 데이터베이스에 자동으로 추가하여 대화예제 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함하는 대화 관리 방법
7 7
사람과 인공 에이전트 간의 대화 관리 방법에 있어서,(a) 사용자 발화를 입력받아 채팅과 목적 지향 대화를 동시에 처리할 수 있도록 하기 위하여 현재 사용자의 발화가 특정한 목적이 없는 단순한 채팅인지 혹은 특정 목적을 가지고 있는 대화인지를 판단하여 에이전트를 결정하고, 그런 다음 다양한 도메인을 처리하기 위해 현재 입력된 발화의 도메인을 결정하는 에이전트/도메인 결정 단계;(b) 대화 코퍼스로부터 대화 예제 데이터베이스를 구축하는 단계;(c) 상기 대화 예제 데이터베이스의 대화 예제를 바탕으로 대화 모델링을 하는 단계; 및(d) 대화 이력 정보 유사성과 의미-언어 유사성으로 정의되는 발화의 유사성을 측정하여, 현재 대화 상황과 현재 사용자의 발화에 가장 가까운 대화 예제를 선택하는 단계를 포함하고, 상기 (c) 대화 모델링 단계는 (c1) 상기 대화 모델링을 위한 방법으로 현재 대화 상황과 가장 비슷한 대화 예제를 대화 예제 데이터베이스에서 찾아서 장치 발화를 결정하는 단계;(c2) 상기 대화 예제 데이터베이스 검색을 위해 대화 이력 정보와 언어 이해부에서 추출된 화행 정보, 행위 정보, 발화한 구성성분 정보를 이용하는 단계;(c3) 상기 대화 예제 데이터베이스로부터 검색된 결과 중에서 가장 적합한 대화 예제를 선택하기 위해 발화 유사성을 계산하여 결정하는 단계;(c4) 대화 예제가 없는 경우에 도메인에 맞게 미리 정의된 조건-작용 규칙을 이용하여 장치 발화를 결정하는 단계; 및(c5) 도메인 데이터베이스에서 검색된 결과가 없는 경우에는 검색 조건을 완화하여 다시 도메인 데이터베이스를 검색하여 사용자가 원하는 정보가 없는 경우에는 비슷한 대안 정보를 제공하는 단계를 포함하는 대화 관리 방법
8 8
사람과 인공 에이전트 간의 대화 관리 방법에 있어서,(a) 사용자 발화를 입력받아 채팅과 목적 지향 대화를 동시에 처리할 수 있도록 하기 위하여 현재 사용자의 발화가 특정한 목적이 없는 단순한 채팅인지 혹은 특정 목적을 가지고 있는 대화인지를 판단하여 에이전트를 결정하고, 그런 다음 다양한 도메인을 처리하기 위해 현재 입력된 발화의 도메인을 결정하는 에이전트/도메인 결정 단계;(b) 대화 코퍼스로부터 대화 예제 데이터베이스를 구축하는 단계;(c) 상기 대화 예제 데이터베이스의 대화 예제를 바탕으로 대화 모델링을 하는 단계; 및(d) 대화 이력 정보 유사성과 의미-언어 유사성으로 정의되는 발화의 유사성을 측정하여, 현재 대화 상황과 현재 사용자의 발화에 가장 가까운 대화 예제를 선택하는 단계를 포함하고, 상기 (d) 단계에서의 발화의 유사성을 대화 이력 정보의 유사성과 두 발화의 의미-언어 유사성을 고려하여 측정하는 방법에서,(d1) 대화 이력 정보는 현재 대화 상태까지 채워진 구성 성분 정도에 대한 이진 벡터로 코사인 계수(Cosine Measure)를 이용하여 유사성을 측정하고,(d2) 의미-언어 유사성은 사용자 발화의 형태소 분석된 결과에 현재 발화에서 추출된 구성성분의 이름을 치환하여 발화간의 편집 거리(Edit Distance) 등의 두 문장 간의 유사성을 이용하여 측정하는 대화 관리 방법
9 9
제5항 내지 제8항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자의 발화로부터 키워드를 추출하고 그것에 대한 각 도메인 별의 TF*IDF값(여기서, TF는 용어빈도수(term frequency)를 의미하고, IDF는 역원고빈도수(inverse document frequency)를 의미하여, TF*IDF는 전체 원고에서 용어가 출몰하는 빈도수를 의미한다
10 10
제5항 내지 제8항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 에이전트/도메인 결정단계에서 분류된 결과에 따라 현재까지 분석된 결과를 토대로 대화를 제어하는 대화 전문가 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 대화 관리 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.