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이 논문은 여행 영역의 인간 고객-에이전트의 목적 지향 대화 말뭉치 분석을 통해 인간 기계간 상호작용을 위한 대화 처리 모형을 구한다. 첫 번째, 대화의 구조적 측면에 있어, 대화 말뭉치로부터 발화 인접쌍을 추출하여 인접쌍 모델이 대화 관리에 유용함을 보인다. 그리고 여행 에이전트의 고객에 대한 응답 유형을 조사함으로써 대화 목적에 도달하기 위해 기계가 어떻게 인간 에이전트같이 대응할 수 있는지를 제안한다. 두 번째, 발화 단위 측면에 있어 자동 분류 방식을 활용하여 자연 발화를 어떻게 자동으로 의미 표상할 수 있을지에 대해서 실험하고, 이러한 방법은 태깅 말뭉치의 확장에도 유용함을 보인다. 그리고 말뭉치 분석 과정에서 여행 예약에 관한 발화 단위 의미 표상을 위한 영역 지식을 구축하였다.
We try to get dialog processing model for man-machine interaction through corpus analysis on goal-oriented dialog of human customer-agent in travel domain. First, We get extract utterance adjacency pairs from dialog corpus and show that the pair model is useful for dialog management. And, We investigated the pattern of travel agent's response utterances to customer and suggest how machine can response to man as well as human agent for reaching dialog goal. Second, We experimented how semantic representation of man utterance can be made automatically and show it is also useful for increasing tagged corpus. And we tried to build domain knowledge for semantic representation of utterance about travel reservation while investigating dialog corpus.
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Dialog processing, Man Machine Interaction, Dialog management, Natural language generation, Natural language understanding, Speech Act, Adjacency pair, Semantic representation, Dialog Corpus, Automatic classification
