음성대화시스템을 위한 사용자 시뮬레이션

Abstract

사용자 시뮬레이션 기술은 음성대화시스템을 자동평가하는 기술의 한 분야이다. 사용자 시뮬레이션의 목적은 음성대화시스템과 대화할 수 있는 가상의 사용자를 구축하는 것이며 사용자 의도 시뮬레이션, 사용자 표층언어 시뮬레이션, 인식오류 시뮬레이션 및 자동평가 기술을 포함한다. 본 논문은 데이터 기반의 시뮬레이션 방법 및 하이브리드 시뮬레이션 방법과 자동평가 기준의 개념에 대해서 소개하며 구체적으로 선형연결 조건부 임의장 모델을 이용한 통계적 의도 시뮬레이션 방법과 마코프 논리를 이용한 하이브리드 의도 시뮬레이션 방법을 소개하며, 데이터 기반의 두 단계 사용자 표층언어 생성 방법과 음운학 및 언어학적 지식에 기반한 음성인식오류 시뮬레이션 방법을 기술한다. 더불어 시뮬레이션 결과를 자동 평가할 수 있도록 하는 측정방법을 소개한다. 제안된 시뮬레이션 기술을 이용한 자동차 네비게이션 및 건물 안내 로봇 도메인 음성대화 시스템들을 자동평가하는 실험을 수행하였다.

User simulation has received recent interest to evaluate spoken dialog systems automatically. The goal of user simulation is building simulated users who can make a conversation with spoken dialog system. It involves user intention simulation, user surface simulation, error simulation and automated evaluation metrics. This dissertation discusses the concept of integrated data-driven and hybrid user simulation and evaluation criteria. Novel data-driven and hybrid user intention modeling and generating methods are proposed that uses a linear-chain conditional random field and Markov logic, and a two phase data-driven domain specific user utterance simulation method and a linguistic knowledge-based ASR channel simulation method are also presented. Evaluation metrics are introduced to measure the quality of user simulation at intention and utterance. Experiments using these techniques were carried out to evaluate the performance and behavior of dialog systems designed for car navigation dialogs and a building guide robot.