사용자 의도 분석에 기반한 인공지능 대화 시스템 연구 ― 화행 분석을 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This research aims to make an automatic conversation system which can converse with people naturally. We intend to suggest a model for an intelligent conversation system which represents the human language competence ― human can analyze the communication partner's intentions, and construct corresponding sentences properly ― and the human cognitive competence ― human can learn and infer on the basis of encyclopedic knowledge. But for the practical purposes, we limit our research range to the conversation between a human user and an NPC(non player character) in MMORPG games.
Existing conversation systems usually use a methodology that the computer has had conversation patterns between the system and human users, so that the system can output corresponding sentences as a human user inputs a sentence. But formally similar sentences can conceive very different intentions(ex. "안녕하세요 " as a conventional greeting expression vs. "어머님은 안녕하세요 " as a question which asks for specific response) and formally different sentences can conceive very similar intention(for example, both "아르바이트를 하고 싶은데요." and "일 좀 주세요." have same intention of 'asking something').
Besides, if the conversation system doesn't have encyclopedic knowledge, communication through that system can't be continued naturally. Without knowledge, the system may output only fragmentary sentences repeatedly whatever the input sentences are.
These two problems should be solved first in order to improve performance of conversation system. That is, the system can understand intention of human conversation whatever form it has, and can respond to the input sentence properly based on encyclopedic knowledge.
In order to achieve this purpose, we subdivide the conversation system into several modules. Among those modules, we specially pay attention to set up 'speech act-decision module', 'corresponding speech act-decision module' and 'knowledge base-exploring module'.
The speech act-decision module is to catch a user's intention in an input sentence. For example, the sentence "지금 몇 시인지 알려 줄래 " isn't a yes/no question. That sentence asks a specific answer like "10시야." as the sentence "지금 몇 시인지 알려 줘.", which is an imperative sentence. In that sentence, the combination of ‘-어 주다’, ‘-ㄹ래’ and ‘ ’ signals that the sentence isn't simple question but asking. Like this, we survey linguistic forms which signal certain speech act, and arrange collected informations in terms of speech act types. So, the speech act-decision module consists of such information.
The corresponding speech act-decision module is to decide corresponding sentence's speech act type that matches well with the user input sentence. In order to set up this module, we examine verbal corpora which consist of undergraduates' conversation, and then repeatedly adjust information statistically which improves matching between speech act types.
The knowledge base-exploring module presupposes the knowledge base. The knowledge base indicates a archive of encyclopedic knowledge that the computer system has. When a system user inputs a sentence which asks a response based on encyclopedic knowledge like "아르바이트는 어디서 구할 수 있어 ", the computer system has to search for relevant knowledge in order to answer the question properly. It is the knowledge base-exploring module in which a logic how system searches for relevant information in the knowledge base efficiently is recorded.
In order to search for relevant information in the knowledge base efficiently, we subdivide the knowledge base into the frame knowledge base, the semantic web knowledge base, the fact knowledge base, the game-world knowledge base and the thesaurus.
Through realizing all these processes, we have proposed a whole model of an intelligent conversation system.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인간과 자연스러운 대화를 주고받을 수 있는 자동 대화 시스템을 구축하려는 큰 목표의 일종으로 진행되었다. 즉 상대방의 발화 의도를 분석하고 그에 대응하는 발화를 적절히 구성할 수 있는 인간의 언어 능력, 그리고 세계에 대한 지식을 기반으로 하여 학습하고 추론할 수 있는 인간의 인지 능력을 표상하는 인공지능 대화 시스템의 모델을 제안하고자 한 것이다. 다만 실용적인 목적에 따라, 게임에 등장하는 NPC(non player character)와 인간의 대화를 대상으로 하는 것으로 범위를 좁혀 연구를 진행하였다.
기존의 대화 시스템은 컴퓨터와 시스템 사용자의 대화 패턴을 저장하고, 나중에 비슷한 패턴의 대화문이 다시 입력되면 저장되어 있는 내용을 바탕으로 응답문을 산출하는 방식을 이용하는 경우가 많았다. 그러나 비슷해 보이는 문장도 서로 완전히 다른 뜻을 담고 있는 경우가 많고(예: 관습적인 인사 표현인 "안녕하세요 "와 구체적인 내용을 요구하는 질문인 "어머님은 안녕하세요 "), 서로 달라 보이는 문장도 같은 뜻을 담고 있는 경우가 많다(예: "아르바이트를 하고 싶은데요."와 "일 좀 주세요.").
또한 대화 시스템에 세계에 대한 지식이 저장되어 있지 않다면 컴퓨터와 인간 사이에 대화가 자연스럽게 이어질 것으로 기대하기 어렵다. 지식이 없다면 시스템은 어떤 대화문에 대해서도 단편적인 응답문만 반복적으로 내놓게 될 것이다.
본 연구에서는 자동 대화 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 이 두 가지 문제를 우선적으로 해결할 수 있어야 한다고 보았다. 즉 어떤 형식의 문장으로 대화문이 입력되든 그 문장의 이면에 있는 인간의 발화 의도를 포착할 수 있는 시스템을 만드는 것, 세계에 대한 지식을 가지고 있어서 인간의 대화문에 대해 지식을 기반으로 한 응답문을 내놓을 수 있는 시스템을 만드는 것이 본 연구에서의 주된 목표였다.
이 목표를 달성하기 위해 대화 시스템을 구성하는 모듈을 세분화하고, 그 중 ‘화행 결정 모듈’과 ‘대응 화행 결정 모듈’, ‘지식베이스 탐색 모듈’을 구축하는 것에 주안점을 두었다.
‘화행 결정 모듈’은 인간에 의해 컴퓨터에 입력된 대화문이 어떤 의도를 가지고 입력된 것인지를 파악하는 모듈이다. 예를 들어 "지금 몇 시인지 알려 줄래 "라는 대화문은 "응" 또는 "아니"라는 대답을 요구하는 단순한 질문이 아니라 "지금 몇 시인지 알려 줘."와 마찬가지로 "10시야."라는 구체적인 내용을 요구하는 요청의 일종이다. 이 문장은 ‘-어 주다’, ‘-ㄹ래’, ‘ ’의 조합을 통해 단순한 의문문이 아니라 무엇을 요청하기 위한 문장이라는 것이 파악될 수 있다. 이처럼 문장에 나타난 요소들이 발화 의도를 포착할 수 있도록 해 주는 경우를 유형별로 정리한 결과를 하나의 모듈로 만든 것이 화행 결정 모듈이다.
‘대응 화행 결정 모듈’은 인간에 의해 입력된 대화문의 발화 의도가 파악된 이후에 그에 자연스럽게 대응할 수 있는 응답문의 화행을 결정하는 모듈이다. 이 모듈을 구성하기 위하여 대학생들의 대화를 녹음하여 전사한 자료를 바탕으로 어떤 화행에 어떤 화행이 대응하는 것이 일상적인 대화에서 자연스럽게 나타나는지를 통계적으로 조사하고 반복적으로 검토하는 과정을 거쳤다.
‘지식베이스 탐색 모듈’은 ‘지식베이스’의 존재를 전제로 한다. 지식베이스는 컴퓨터 시스템이 갖고 있는 세계 지식의 모음집을