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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.1
- 수록면
- 40 - 48 (9page)
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음성 언어 이해는 자연어 음성으로부터 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태의 의미를 저장하는 의미 구조를 추출하는 문제를 다룬다. 대부분의 음성 언어 이해 시스템들은 화행 분석과 개체명 분석을 구분하여 처리하고 있다. 기존 연구에서는 이러한 두 가지 문제를 독립적이거나 순차적인 방식으로 처리하고 있다. 하지만 순차적 시스템에서는 화행과 개체명이 한 방향으로만 영향을 주게 되는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 화행과 개체명을 동시에 처리하기 위해 Triangular-chain CRF라는 새로운 결합 음성 언어 이해 모델을 제안한다. 음성 대화 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 결합 모델이 독립 및 순차적 방법과 비교하여 성능이 향상됨을 제시한다.
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참고문헌 (6)
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Y. Wang / 2005 / Spoken language understanding: An introduction to the statistical framework / IEEE Signal Processing Magazine 22(5):16~31
N. Gupta / 2006 / The at&t spoken language understanding system / IEEE Transactions on Audio Speech and Language Processing 14(1):213~222
C. Sutton / 2004 / Dynamic conditional random fields: Factorized probabilistic models for labeling and segmenting sequence data / in Proceedings of 21st ICML
Hal Daum´e III / 2005 / A large‐scale exploration of effective global features for a joint entity detection and tracking model / in Proceedings of HLT/EMNLP
J. Lafferty / 2001 / Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data / in Proceedings of the ICML :282~289
N. Gupta / 2006 / The at&t spoken language understanding system / IEEE Transactions on Audio Speech and Language Processing 14(1):213~222
C. Sutton / 2004 / Dynamic conditional random fields: Factorized probabilistic models for labeling and segmenting sequence data / in Proceedings of 21st ICML
Hal Daum´e III / 2005 / A large‐scale exploration of effective global features for a joint entity detection and tracking model / in Proceedings of HLT/EMNLP
J. Lafferty / 2001 / Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data / in Proceedings of the ICML :282~289
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