KR100908445B1 - Apparatus and method for generating response sentences - Google Patents

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Abstract

본 발명은 응답 문장 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 음성 인식된 문장에 대한 정확한 키 워드를 추출하여 응답 문장을 생성하는 장치 및 방법을 제공하는 데 있다. 이를 위하여, 본 발명에 따른 응답 문장 생성 방법은, 음성 인식된 문장을 형태소 분석하는 단계; 상기 문장으로부터 1차 개념열 추출을 수행하는 단계; 상기 추출된 1차 개념열을 기반으로 상기 문장에 대한 1차 의미 분석을 수행하는 단계; 상기 1차 개념열 추출 단계에서 추출되지 않은 개념열을 더 추출하기 위하여, 상기 1차 의미 분석 결과를 기반으로 상기 문장으로부터 상기 1차 개념열을 포함하는 2차 개념열 추출을 수행하는 단계; 상기 추출된 2차 개념열을 기반으로 상기 문장에 대하여 2차 의미 분석을 수행함으로써 상기 음성 인식된 문장에 대한 의미 분석 결과를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 의미 분석 결과를 기반으로 상기 음성 인식된 문장에 대한 응답 문장을 생성하는 단계를 포함한다. 즉 음성 인식된 문장에 대하여 2차 개념열/대용어 추출 및 2차 의미 분석을 수행함으로써 음성 인식된 문장에 대하여 정확한 의미 분석을 할 수 있는 이점이 있다. The present invention relates to an apparatus and method for generating a response sentence, and to provide an apparatus and method for generating a response sentence by extracting an exact keyword for a speech recognized sentence. To this end, the method for generating a response sentence according to the present invention comprises: morphologically analyzing a speech recognized sentence; Performing first-order concept string extraction from the sentence; Performing first order semantic analysis on the sentence based on the extracted first order sequence; Performing a second concept string extraction including the first concept string from the sentence based on a result of the first semantic analysis to further extract a concept string not extracted in the first concept string extracting step; Generating a semantic analysis result for the speech-recognized sentence by performing second-order semantic analysis on the sentence based on the extracted second-order concept string; And generating a response sentence for the speech recognized sentence based on the generated semantic analysis result. That is, it is possible to perform accurate semantic analysis on the speech-recognized sentence by performing the second-order concept string / substitute term extraction and second-order semantic analysis on the speech-recognized sentence.

응답 문장, 의미 분석 Response sentence, semantic analysis

Description

응답 문장 생성 장치 및 방법{THE METHOD AND APPARATUS FOR MAKING AN ANSWER}Apparatus and method for generating response sentences {THE METHOD AND APPARATUS FOR MAKING AN ANSWER}

본 발명은 응답 문장 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 음성 인식된 질의의 개념열 및 대용어를 정확히 추출하여 응답 문장을 생성하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for generating a response sentence, and more particularly, to an apparatus and method for generating a response sentence by accurately extracting a concept string and a substitute term of a speech recognized query.

본 발명은 정보통신부의 신성장동력산업용 대용량 대화형 분산처리 음성인터페이스 기술 개발 사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제 관리 번호 : 2006-S-036-01, 과제명 : 신성장동력산업용 대용량 대어휘 분산처리 음성인터페이스 기술 개발].The present invention is derived from the research conducted as part of the development project of the large-capacity interactive distributed processing voice interface technology for the new growth engine industry of the Ministry of Information and Communication. [Task Management No .: 2006-S-036-01, Task name: Large-capacity unit for the new growth engine industry Development of Vocabulary Distributed Processing Speech Interface Technology].

종래 음성 인식 방법에는 음성 인식된 질의에 대한 키 워드 추출 및 자연어 처리 기법을 이용하는 방법이 있다. 이러한 종래의 음성 인식 방법은 온톨로지 형태 또는 다른 다양한 형태의 정보가 저장되어 있는 데이터 베이스를 참조하여, 음성 인식된 문장에서 키 워드에 해당하는 단어를 찾아내고 이를 이용하여 음성 인식 을 수행한다. In the conventional speech recognition method, there is a method using a keyword extraction and natural language processing technique for a speech recognized query. The conventional speech recognition method finds a word corresponding to a key word in a speech recognized sentence and performs speech recognition by referring to a database in which ontology or other various types of information are stored.

한편, 위와 같이 음성 인식된 질의에 대한 응답 문장을 생성하기 위하여는 음성 인식된 질의의 정확한 의미를 분석하여야 하는데, 이는 얼마만큼 정확한 키 워드를 추출하였느냐가 중요한 요소가 된다. On the other hand, in order to generate a response sentence for the speech-recognized query as described above, it is necessary to analyze the exact meaning of the speech-recognized query, which is how important the exact keyword is extracted.

그런데, 종래 음성 인식 방법에 있어서는, 음성 인식된 문장에서 정확한 키 워드가 추출되지 못하는 단점이 있다. 따라서, 음성 인식된 문장에 대한 의미 파악이 올바르지 않게 될 수 있고, 또한 음성 인식된 문장에 대한 응답 문장이 사용자가 원하지 않는 내용으로 이루어질 수 있는 단점이 있다. However, in the conventional speech recognition method, there is a disadvantage in that the correct keyword is not extracted from the speech recognized sentence. Therefore, there is a disadvantage that grasping the meaning of the speech-recognized sentence may be incorrect, and that the response sentence to the speech-recognized sentence may be made of contents that the user does not want.

따라서, 본 발명의 목적은, 음성 인식된 문장에 대한 정확한 개념열 및 대용어를 추출하여 응답 문장을 생성하는 장치 및 방법을 제공하는 데 있다. Accordingly, an object of the present invention is to provide an apparatus and method for generating a response sentence by extracting an exact concept string and a substitute term for a speech recognized sentence.

이를 위하여 본 발명에 따른 응답 문장 생성 방법은, 음성 인식된 문장을 형태소 분석하는 단계; 상기 문장으로부터 1차 개념열 추출을 수행하는 단계; 상기 추출된 1차 개념열을 기반으로 상기 문장에 대한 1차 의미 분석을 수행하는 단계; 상기 1차 개념열 추출 단계에서 추출되지 않은 개념열을 더 추출하기 위하여, 상기 1차 의미 분석 결과를 기반으로 상기 문장으로부터 상기 1차 개념열을 포함하는 2차 개념열 추출을 수행하는 단계; 상기 추출된 2차 개념열을 기반으로 상기 문장에 대하여 2차 의미 분석을 수행함으로써 상기 음성 인식된 문장에 대한 의미 분석 결과를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 의미 분석 결과를 기반으로 상기 음성 인식된 문장에 대한 응답 문장을 생성하는 단계를 포함한다. To this end, the method for generating a response sentence according to the present invention includes: morphologically analyzing a speech recognized sentence; Performing first-order concept string extraction from the sentence; Performing first order semantic analysis on the sentence based on the extracted first order sequence; Performing a second concept string extraction including the first concept string from the sentence based on a result of the first semantic analysis to further extract a concept string not extracted in the first concept string extracting step; Generating a semantic analysis result for the speech-recognized sentence by performing second-order semantic analysis on the sentence based on the extracted second-order concept string; And generating a response sentence for the speech recognized sentence based on the generated semantic analysis result.

또한, 이를 위하여 본 발명에 따른 응답 문장 생성 장치는, 음성 인식된 문장을 형태소 분석하는 형태소 분석부; 상기 형태소 분석부에서 형태소 분석된 문장에 대하여 1차 개념열 추출을 수행한 후, 상기 추출된 1차 개념열을 기반으로 상기 문장에 대한 1차 의미 분석을 수행하는 1차 대화 분석부; 상기 1차 개념열 추출 단계에서 추출되지 않은 개념열을 더 추출하기 위하여, 상기 1차 대화 분석부에서 분 석된 결과인 1차 의미 분석 결과를 기반으로 상기 문장으로부터 상기 1차 개념열을 포함하는 2차 개념열 추출을 수행한 후, 상기 추출된 2차 개념열을 기반으로 상기 문장에 대하여 2차 의미 분석을 수행함으로써 상기 음성 인식된 문장에 대한 의미 분석 결과를 생성하는 2차 대화 분석부; 및 상기 2차 대화 분석부에서 생성된 의미 분석 결과를 기반으로 상기 음성 인식된 문장에 대한 응답 문장을 생성하는 응답 문장 생성부를 포함한다. In addition, the response sentence generating apparatus according to the present invention for this purpose, the morpheme analysis unit for morphological analysis of the speech recognition sentence; A first conversation analysis unit performing first-order concept string extraction on the sentence morphologically analyzed by the morpheme analysis unit and then performing first-order semantic analysis on the sentence based on the extracted first concept string; In order to further extract the concept string not extracted in the first conceptual string extracting step, 2 including the first conceptual string from the sentence based on the first semantic analysis result, which is a result analyzed by the first conversation analyzer. A second conversation analyzer configured to generate a semantic analysis result of the speech recognized sentence by performing a second meaning analysis on the sentence based on the extracted second concept string; And a response sentence generator configured to generate a response sentence for the speech recognized sentence based on the semantic analysis result generated by the secondary dialogue analyzer.

상술한 바와 같이 본 발명은, 음성 인식된 문장에 대하여 2차 개념열/대용어 추출 및 2차 의미 분석을 수행함으로써 음성 인식된 문장에 대하여 정확한 의미 분석을 할 수 있는 이점이 있다. As described above, the present invention has an advantage that accurate semantic analysis can be performed on a speech recognized sentence by performing a second concept string / substitute term extraction and a second meaning analysis on the speech recognized sentence.

또한, 음성 인식된 문장에 대한 정확한 의미 분석을 수행함으로써, 상기 음성 인식된 문장에 대한 응답 문장을 좀 더 자연스럽게 구성할 수 있는 이점이 있다. In addition, by performing an accurate semantic analysis on the speech recognized sentence, there is an advantage that a response sentence to the speech recognized sentence can be more naturally constructed.

도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 응답 문장 생성 장치의 블록 구성도이다. 이하, 도 1을 참조하여 본 발명의 일실시 예에 따른 응답 문장 생성 장치의 구성 및 동작에 대하여 상세히 설명한다. 1 is a block diagram of an apparatus for generating a response sentence according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, the configuration and operation of a response sentence generation device according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 1.

본 발명의 일실시 예에 따른 응답 문장 생성 장치는 음성 인식부(100), 형태 소 분석부(110), 1차 대화 분석부(120), 2차 대화 분석부(130), 응답 문장 생성부(140) 및 문맥 정보 관리부(150)를 포함한다. Response sentence generation apparatus according to an embodiment of the present invention is a speech recognition unit 100, morpheme analysis unit 110, the first conversation analysis unit 120, the second conversation analysis unit 130, the response sentence generation unit 140 and the contextual information management unit 150.

음성 인식부(100)는 사용자로부터 입력된 음성을 음성 인식한 후, 음성 인식된 결과를 형태소 분석부(110)로 출력한다. The voice recognition unit 100 recognizes the voice input from the user, and then outputs the voice recognition result to the morpheme analyzer 110.

형태소 분석부(110)는 음성 인식부(100)로부터 출력된 음성 인식된 문장을 형태소 분석한 후, 형태소 분석된 결과를 1차 대화 분석부(120)로 출력한다. The morpheme analyzer 110 analyzes the speech-recognized sentence output from the speech recognizer 100, and then outputs the morphological analysis result to the first conversation analyzer 120.

1차 대화 분석부(120)는 형태소 분석된 문장으로부터 1차 개념열을 추출하고, 추출된 개념열을 기반으로 음성 인식된 문장에 대한 1차 의미 분석을 수행한다. 개념열이란 문장의 의미를 파악하는 데 있어서, 그 문장 내에서 중요한 의미를 가지는 단어들의 집합을 의미한다. The first conversation analysis unit 120 extracts a first concept string from the sentence that has been morphologically analyzed, and performs a first meaning analysis on a speech recognized sentence based on the extracted concept string. Concept string refers to a set of words that have a significant meaning in a sentence in understanding the meaning of the sentence.

이 때, 1차 대화 분석부(120)는 상기 추출된 1차 개념열을 기반으로 1차 대용어를 추출하고, 상기 추출된 1차 대용어를 기반으로 1차 의미 분석을 수행할 수 있다. 대용어란, 개념열을 대신해서 사용할 수 있는 대명사 등의 단어를 의미한다. 또한, 1차 개념열 및 1차 대용어를 추출함에 있어서, 사용자의 이전 질의에 대한 시스템의 의미 분석 결과를 참조할 수 있다. In this case, the first conversation analyzer 120 may extract a first term based on the extracted first conceptual sequence and perform a first meaning analysis on the basis of the extracted first term. A substitute term means a word such as a pronoun that can be used instead of a concept string. In addition, in extracting the primary conceptual sequence and the primary substitute word, the semantic analysis result of the system with respect to the user's previous query may be referred to.

또한, 1차 대화 분석부(120)는 1차 의미 분석 결과를 문맥 정보 관리부(150)에 저장한다. 이렇게 저장된 1차 의미 분석 결과는 2차 의미 분석 과정에서 이용될 수도 있고, 사용자의 다음 발화 문장에 대한 1차 및 2차 의미 분석 과정에서 개념열 및 대용어를 추출하는 데 이용될 수 있다. In addition, the primary conversation analyzer 120 stores the primary semantic analysis result in the context information manager 150. The stored first semantic analysis result may be used in the second semantic analysis process, or may be used to extract concept strings and substitute terms in the first and second semantic analysis processes for the next spoken sentence of the user.

예를 들어, 음성 인식된 문장이 'HOT 가 부른 노래가 뭐가 있지' 이고, 상기 문장에 대하여 1차 개념열 추출을 한 결과가 '노래'이고, 1차 대용어 추출을 한 결과가 '뭐'라고 가정하자. 이 때, 위 문장에 대한 1차 의미 분석 결과는 'Search_song_title ( singer = ? )' 가 되고, 1차 대화 분석부(120)는 위와 같은 결과를 문맥 정보 관리부(150)에 저장한다. 이렇게 저장된 정보는 자질로써 추가되어 2차 대화 분석부(130)에서 좀더 정확한 의미 분석을 하는데 이용되며, 또한 사용자의 다음 발화 문장에 대한 1차 및 2차 의미 분석 과정에서 개념열 및 대용어를 추출하는 데 이용된다. For example, the speech recognized sentence is 'what song was sung by HOT', the first concept string extraction result is 'sing' and the first substitution word extraction result is 'what' Suppose At this time, the first meaning analysis result for the above sentence is 'Search_song_title (singer =?)', And the first conversation analysis unit 120 stores the above result in the context information management unit 150. The stored information is added as a feature to be used for more accurate semantic analysis in the secondary dialogue analysis unit 130, and also extracts a concept string and a substitute term in the first and second semantic analysis processes for the next spoken sentence of the user. Used to.

2차 대화 분석부(130)는 1차 대화 분석부(120)에서 의미 분석된 문장으로부터 2차 개념열 추출을 한다. 이 때, 2차 대화 분석부(130)는 문맥 정보 관리부(150)에 저장된 1차 의미 분석 결과를 자질로서 추가하여 2차 개념열을 추출하고, 추출된 2차 개념열을 기반으로 음성 인식된 문장에 대한 2차 의미 분석을 수행한다. The secondary dialogue analyzer 130 extracts the second conceptual sequence from the sentence analyzed by the primary dialogue analyzer 120. At this time, the secondary conversation analysis unit 130 extracts the secondary concept string by adding the first semantic analysis result stored in the context information manager 150 as a feature, and recognizes the speech based on the extracted second concept string. Perform secondary semantic analysis on sentences.

이 때, 2차 대화 분석부(130)는 상기 추출된 2차 개념열을 기반으로 2차 대용어를 추출하고, 상기 추출된 2차 대용어를 기반으로 2차 의미 분석을 수행할 수 있다. 또한, 2차 개념열 및 2차 대용어를 추출함에 있어서, 사용자의 이전 질의에 대한 시스템의 의미 분석 결과를 참조할 수 있다.  At this time, the secondary dialogue analysis unit 130 may extract the secondary substitute term based on the extracted second conceptual sequence, and perform the secondary semantic analysis based on the extracted secondary substitute term. Also, in extracting the second conceptual sequence and the second term, the semantic analysis result of the system with respect to the user's previous query may be referred to.

또한, 2차 대화 분석부(130)는 2차 의미 분석 결과를 문맥 정보 관리부(150)에 저장한다. 이렇게 저장된 2차 의미 분석 결과는 사용자의 다음 발화 문장에 대한 1차 및 2차 의미 분석 과정에서 개념열 및 대용어를 추출하는 데 이용될 수 있다. In addition, the secondary conversation analysis unit 130 stores the secondary semantic analysis result in the context information management unit 150. The stored second meaning analysis results may be used to extract concept strings and substitute terms in the first and second semantic analysis of the user's next spoken sentence.

예를 들어, 위와 같은 문장의 1차 개념열 추출 결과 '노래'라는 개념열이 추출되었을 때, 이를 이용하여 'HOT'를 가수 그룹으로 인식하고 2차 개념열로써 추출할 수 있다. 이 때, 1차 개념열 추출 시 'HOT'가 인식되지 못한 것은 'HOT'를 '뜨거운'이라는 형용사로 인식하였기 때문이다. For example, when a concept string called 'sing' is extracted as a result of the first concept string extraction of the sentence as described above, 'HOT' may be recognized as a singer group and extracted as a second concept string. At this time, 'HOT' was not recognized when extracting the first conceptual sequence because 'HOT' was recognized as an 'adjective'.

이처럼 2차 추출된 개념열 '노래, HOT' 및 2차 대용어 '뭐'를 이용하여 2차 대화 분석부(130)는 2차 의미 분석을 수행한다. 이 때, 2차 의미 분석 결과는 'Search_song_title (singer = HOT)'가 된다. As described above, the second conversation analysis unit 130 performs the second meaning analysis by using the second extracted concept sequence 'song, HOT' and the second term 'what'. At this time, the result of the secondary semantic analysis is 'Search_song_title (singer = HOT)'.

응답 문장 생성부(140)는 2차 의미 분석 결과를 기반으로 응답 문장을 생성한다. 예를 들어, 위의 예와 같이 2차 의미 분석 결과가 'Search_song_title (singer = HOT)'인 경우, 'Say_song_title (singer = HOT)'를 응답 문장으로 생성할 수 있다. The response sentence generator 140 generates a response sentence based on the result of the secondary semantic analysis. For example, as shown in the above example, when the second meaning analysis result is 'Search_song_title (singer = HOT)', 'Say_song_title (singer = HOT)' may be generated as a response sentence.

문맥 정보 관리부(150)는 음성 인식된 문장에 대하여 1차 또는 2차 의미 분석한 결과인 문맥 정보를 저장한다. 상기 저장된 문맥 정보는 다음 단계의 개념열 및 대용어 추출이나 의미 분석에 사용되며, 사용자의 다음 발화에 대한 개념열 및 대용어 추출이나 의미 분석에 사용된다. The context information manager 150 stores the context information that is a result of the primary or secondary semantic analysis of the speech recognized sentence. The stored context information is used in the next step of the concept sequence and substitute word extraction or semantic analysis, and the user is used for the concept sequence and substitute word extraction or semantic analysis for the next utterance.

도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 응답 문장 생성 과정을 나타내는 흐름도이다. 이하, 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시 예에 따른 응답 문장 생성 과정에 대하여 상세히 설명한다. 2 is a flowchart illustrating a process of generating a response sentence according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, a process of generating a response sentence according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 2.

단계(200)에서 음성 인식부(100)는 입력된 음성을 음성 인식하고, 음성 인식 된 결과를 형태소 분석부(110)로 출력한다. In operation 200, the voice recognition unit 100 recognizes the input voice and outputs the voice recognition result to the morpheme analyzer 110.

단계(210)에서 형태소 분석부(110)는 음성 인식부(100)에서 음성 인식된 문장에 대하여 형태소 분석을 수행한 후, 형태소 분석 결과를 1차 대화 분석부(120)로 출력한다. In step 210, the morpheme analysis unit 110 performs a morpheme analysis on a sentence recognized by the voice recognition unit 100, and then outputs the morpheme analysis result to the first conversation analyzer 120.

단계(220)에서 1차 대화 분석부(120)는 상기 형태소 분석된 문장에서 1차 개념열 및 1 차 대용어 추출을 수행한 후, 단계(230)로 진행한다. 상기 1차 개념열 추출 및 1차 대용어 추출은 사용자의 이전 질의에 대한 1차 의미 분석 결과 및 2차 의미 분석 결과를 참조하여 이루어질 수 있다. 또한, 상기 1차 대용어 추출은 상기 추출된 1차 개념열을 기반으로 이루어질 수 있다. In step 220, the first conversation analyzer 120 performs a first conceptual sequence and a first term extraction from the morphologically analyzed sentence, and then proceeds to step 230. The first conceptual sequence extraction and the first substitute term extraction may be performed by referring to a first meaning analysis result and a second meaning analysis result for a user's previous query. In addition, the first substitute term extraction may be performed based on the extracted first concept sequence.

단계(230)에서 1차 대화 분석부(130)는 1차 개념열 추출 및 1차 대용어 추출 결과를 기반으로 상기 형태소 분석된 문장에 대하여 1차 의미 분석을 수행한다. In operation 230, the first conversation analyzer 130 performs a first semantic analysis on the morphologically analyzed sentences based on the results of the first conceptual string extraction and the first substitute term extraction.

단계(240)에서 2차 대화 분석부(130)는 문맥 정보 관리부(150)에 저장된 1차 의미 분석 결과를 자질로써 추가하여 2차 개념열 추출 및 2차 대용어 추출을 수행한 후, 단계(250)로 진행한다. 상기 2차 개념열 추출 및 2차 대용어 추출은 사용자의 이전 질의에 대한 1차 의미 분석 결과 및 2차 의미 분석 결과를 참조하여 이루어질 수 있다. 또한, 상기 2차 대용어 추출은 상기 추출된 2차 개념열을 기반으로 이루어질 수 있다. In operation 240, the secondary conversation analyzer 130 adds the first semantic analysis result stored in the context information manager 150 as a feature to perform the second concept string extraction and the second substitute term extraction. Proceed to 250). The second conceptual sequence extraction and the second substitute term extraction may be performed by referring to a first meaning analysis result and a second meaning analysis result of a user's previous query. The second term extraction may be performed based on the extracted second concept sequence.

단계(250)에서 2차 대화 분석부(130)는 2차 개념열 추출 및 2차 대용어 추출 결과를 기반으로 2차 의미 분석을 수행한다.In operation 250, the secondary dialogue analyzer 130 performs a secondary semantic analysis based on the results of the second conceptual string extraction and the second terminology extraction.

단계(260)에서 응답 문장 생성부(140)는 상기 2차 의미 분석 결과를 기반으 로 응답 문장을 생성하고, 종료한다. In operation 260, the response sentence generator 140 generates a response sentence based on the result of the secondary semantic analysis and ends.

상기와 같은 응답 문장 생성 과정을 <표 1>을 참조하여 설명한다. <표 1>은 1차 대화 분석부와 2차 대화 분석부에서 이루어지는 개념열 추출, 대용어 추출 및 의미 분석 과정을 보여주기 위한 예이다. A process of generating a response sentence as described above will be described with reference to <Table 1>. <Table 1> is an example to show the process of concept string extraction, term extraction, and semantic analysis performed in the first conversation analysis unit and the second conversation analysis unit.

1차 대화 분석부 Primary Conversation Analysis Department 음성 인식된 문장Speech recognized sentences HOT 가 부른 노래가 뭐지What is the song that HOT sang 1차 개념열 추출First concept column extraction 노래Song 1차 대용어 추출Primary Terminology Extraction 뭐What 1차 의미 분석Primary semantic analysis Search_song_title (singer = ? )Search_song_title (singer =?) 2차 대화 분석부 Second conversation analysis department 2차 개념열 추출Second-order conceptual column extraction HOT, 노래HOT, SONG 2차 대용어 추출Secondary Terminology Extraction 뭐What 2차 의미 분석Secondary semantic analysis Search_song_title (singer = HOT )Search_song_title (singer = HOT) 응답 문장 생성부Response sentence generator 응답 문장Response sentence Say_song_title (singer = HOT )Say_song_title (singer = HOT)

<표 1>과 같이, 음성 인식된 문장이 'HOT 가 부른 노래가 뭐가 있지'인 경우에, 1차 대화 분석부(120)에서 1차 개념열로 추출된 단어가 '노래'이고, 1차 대용어로 추출된 단어가'뭐'인 경우에, 1차 의미 분석 결과는 'Search_song_title (singer = ? )'가 된다. As shown in Table 1, when the speech recognized sentence is 'what song is HOT sung', the word extracted as the first concept string from the first conversation analyzer 120 is 'song', and the first order When the word extracted as a substitute is 'what', the first meaning analysis result is 'Search_song_title (singer =?)'.

이 예에서, 1차 대화 분석부(120)는 'HOT'를 가수 그룹으로 인식하지 못하고, '뜨거운'이라는 뜻의 형용사로 인식하여 1차 개념열로 추출하지 않은 것이다. In this example, the first conversation analysis unit 120 does not recognize 'HOT' as a singer group, but recognizes it as an adjective meaning 'hot' and does not extract it as a primary concept string.

이 때, 1차 의미 분석 결과'Search_song_title (singer = ? )'는 문맥 정보 관리부(150)에 저장되고, 2차 대화 분석(130)부는 상기 문맥 정보 관리부(150)에 저장된 1차 의미 분석 결과를 이용하여, 2차 개념열 추출 및 2차 대용어 추출을 하고, 상기 추출된 2차 개념열 및 2차 대용어를 기반으로 2차 의미 분석을 수행하게 된다. At this time, the primary semantic analysis result 'Search_song_title (singer =?)' Is stored in the contextual information management unit 150, and the secondary conversation analysis unit 130 stores the primary semantic analysis result stored in the contextual information management unit 150. By using the second conceptual sequence extraction and the second term extraction, the second semantic analysis is performed based on the extracted second concept sequence and the second term.

위의 예에서 1차 의미 분석 결과'Search_song_title (singer = ? )'는 'singer = ?' 가 부른 노래를 찾는 것이므로, 2차 대화 분석부(130)는 2차 개념열 추출 시에 'HOT'를 가수 그룹으로 인식하게 되고, 'HOT'를 2차 개념열로 추출하게 된다. In the above example, the first semantic analysis result 'Search_song_title (singer =?)' Means 'singer =?' Since the second conversation analysis unit 130 is to find a song sang, the second concept string extraction when the 'HOT' is recognized as a singer group, and 'HOT' is extracted as the second concept string.

2차 대화 분석부(130)는 2차 개념열 추출 결과'HOT, 노래' 및 2차 대용어 추출 결과'뭐'를 이용하여 2차 의미 분석을 수행하는데, 이 때 2차 의미 분석 결과는 'Search_song_title (singer = HOT)'가 된다. The secondary conversation analysis unit 130 performs the second meaning analysis using the second concept string extraction result 'HOT, song' and the second term extraction result 'what', and the second meaning analysis result is' Search_song_title (singer = HOT) '.

응답 문장 생성부(140)는 위와 같은 2차 의미 분석 결과를 이용하여 응답 문장을 생성하게 된다. 이 때, 생성되는 응답 문장의 형식은 'Say_song_title ( singer = HOT)'가 된다. The response sentence generator 140 generates a response sentence using the above-described second meaning analysis result. At this time, the format of the generated response sentence is 'Say_song_title (singer = HOT)'.

상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 일실시 예에 관하여 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명의 범위는 설명된 일실시 예에 의하여 정하여 질 것이 아니고, 특허 청구 범위와 특허 청구 범위의 균등한 것에 의하여 정해져야 한다. In the above description of the present invention, a specific embodiment has been described, but various modifications may be made without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be defined by the described embodiments, but should be determined by the equivalents of the claims and the claims.

도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 응답 문장 생성 장치의 블록 구성도,1 is a block diagram of an apparatus for generating a response sentence according to an embodiment of the present invention;

도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 응답 문장 생성 과정을 나타내는 흐름도.2 is a flowchart illustrating a process of generating a response sentence according to an embodiment of the present invention.

Claims (10)

음성 인식된 문장을 형태소 분석하는 단계;Morphological analysis of the speech recognized sentence; 상기 문장으로부터 1차 개념열 추출을 수행하는 단계;Performing first-order concept string extraction from the sentence; 상기 추출된 1차 개념열을 기반으로 1차 대용어를 추출하고, 상기 추출된 1차 대용어를 기반으로 상기 문장에 대한 1차 의미 분석을 수행하는 단계;Extracting a first substitute term based on the extracted first conceptual sequence and performing a first meaning analysis on the sentence based on the extracted first term; 상기 1차 개념열 추출 단계에서 추출되지 않은 개념열을 더 추출하기 위하여, 상기 1차 의미 분석 결과를 기반으로 상기 문장으로부터 상기 1차 개념열을 포함하는 2차 개념열 추출을 수행하는 단계;Performing a second concept string extraction including the first concept string from the sentence based on a result of the first semantic analysis to further extract a concept string not extracted in the first concept string extracting step; 상기 추출된 2차 개념열을 기반으로 2차 대용어를 추출하고, 상기 추출된 2차 대용어를 기반으로 상기 문장에 대하여 2차 의미 분석을 수행함으로써 상기 음성 인식된 문장에 대한 의미 분석 결과를 생성하는 단계; 및The second term is extracted based on the extracted second term, and the second meaning analysis is performed on the sentence based on the extracted second term. Generating; And 상기 생성된 의미 분석 결과를 기반으로 상기 음성 인식된 문장에 대한 응답 문장을 생성하는 단계Generating a response sentence for the speech recognized sentence based on the generated semantic analysis result; 를 포함하는 응답 문장 생성 방법. Response sentence generation method comprising a. 제 1항에 있어서, 상기 1차 개념열 추출을 수행하는 단계는, The method of claim 1, wherein performing the first conceptual column extraction comprises: 사용자의 이전 질의에 대한 1차 의미 분석 결과 및 2차 의미 분석 결과 중 적어도 어느 하나를 기반으로 상기 1차 개념열 추출을 수행하는 단계Performing the first conceptual string extraction based on at least one of a first meaning analysis result and a second meaning analysis result of a user's previous query; 를 포함하는 응답 문장 생성 방법. Response sentence generation method comprising a. 제 1항에 있어서, 상기 1차 의미 분석을 수행하는 단계는, The method of claim 1, wherein performing the first order semantic analysis comprises: 사용자의 이전 질의에 대한 1차 의미 분석 결과 및 2차 의미 분석 결과 중 적어도 어느 하나와 상기 추출된 1차 개념열을 기반으로 상기 1차 대용어 추출을 수행한 후, 상기 추출된 1차 대용어를 기반으로 상기 문장에 대한 1차 의미 분석을 수행하는 단계After performing the first term extraction based on at least one of a first meaning analysis result and a second meaning analysis result of the user's previous query and the extracted first concept string, the extracted first substitute term Performing a first order semantic analysis on the sentence based on 를 포함하는 응답 문장 생성 방법. Response sentence generation method comprising a. 제 1항에 있어서, 상기 2차 개념열 추출을 수행하는 단계는, The method of claim 1, wherein the performing of the second conceptual column extraction comprises: 사용자의 이전 질의에 대한 1차 의미 분석 결과 및 2차 의미 분석 결과 중 적어도 어느 하나를 기반으로 상기 2차 개념열 추출을 수행하는 단계Performing the second concept string extraction based on at least one of a first meaning analysis result and a second meaning analysis result of a user's previous query; 를 포함하는 응답 문장 생성 방법. Response sentence generation method comprising a. 제 1항에 있어서, 상기 문장에 대하여 2차 의미 분석을 수행함으로써 상기 음성 인식된 문장에 대한 의미 분석 결과를 생성하는 단계는, The method of claim 1, wherein generating a semantic analysis result for the speech recognized sentence by performing a second semantic analysis on the sentence, 사용자의 이전 질의에 대한 1차 의미 분석 결과 및 2차 의미 분석 결과 중 적어도 어느 하나와 상기 추출된 2차 개념열을 기반으로 상기 2차 대용어 추출을 수행한 후, 상기 추출된 2차 대용어를 기반으로 상기 문장에 대한 2차 의미 분석을 수행하는 단계After performing the second term extraction based on at least one of the first and second meaning analysis results of the user's previous query and the extracted second concept string, the extracted second term Performing a second order semantic analysis on the sentence based on 를 포함하는 응답 문장 생성 방법. Response sentence generation method comprising a. 음성 인식된 문장을 형태소 분석하는 형태소 분석부;A morpheme analysis unit for morphological analysis of the speech recognized sentence; 상기 형태소 분석부에서 형태소 분석된 문장에 대하여 1차 개념열 추출을 수행한 후, 상기 추출된 1차 개념열을 기반으로 1차 대용어 추출을 수행한 후 상기 추출된 1차 대용어를 기반으로 상기 문장에 대한 1차 의미 분석을 수행하는 1차 대화 분석부; After extracting the first conceptual string on the sentence morphologically analyzed by the morpheme analysis unit, performing the first term extraction based on the extracted first concept string, and then based on the extracted first term A first conversation analyzer configured to perform a first meaning analysis on the sentence; 상기 1차 개념열 추출 단계에서 추출되지 않은 개념열을 더 추출하기 위하여, 상기 1차 대화 분석부에서 분석된 결과인 1차 의미 분석 결과를 기반으로 상기 문장으로부터 상기 1차 개념열을 포함하는 2차 개념열 추출을 수행한 후, 상기 추출된 2차 개념열을 기반으로 2차 대용어 추출을 수행한 후 상기 추출된 2차 대용어를 기반으로 상기 문장에 대하여 2차 의미 분석을 수행함으로써 상기 음성 인식된 문장에 대한 의미 분석 결과를 생성하는 2차 대화 분석부; 및 In order to further extract the concept string not extracted in the first conceptual string extracting step, 2 including the first conceptual string from the sentence based on the first semantic analysis result, which is a result analyzed by the first conversation analyzer. After performing the secondary conceptual string extraction, performing the second term extraction based on the extracted second conceptual string, and then performing the second meaning analysis on the sentence based on the extracted second term. A second conversation analyzer configured to generate a meaning analysis result for the speech recognized sentence; And 상기 2차 대화 분석부에서 생성된 의미 분석 결과를 기반으로 상기 음성 인식된 문장에 대한 응답 문장을 생성하는 응답 문장 생성부Response sentence generation unit for generating a response sentence for the speech recognized sentence based on the semantic analysis result generated by the secondary dialogue analysis unit 를 포함하는 응답 문장 생성 장치. Response sentence generation device comprising a. 제 6항에 있어서, 상기 1차 대화 분석부는, The method of claim 6, wherein the first conversation analysis unit, 사용자의 이전 질의에 대한 1차 의미 분석 결과 및 2차 의미 분석 결과 중 적어도 어느 하나를 기반으로 상기 1차 개념열 추출을 수행하는 The first concept string extraction is performed based on at least one of a first meaning analysis result and a second meaning analysis result of a user's previous query. 응답 문장 생성 장치. Response sentence generation device. 제 6항에 있어서, 상기 1차 대화 분석부는, The method of claim 6, wherein the first conversation analysis unit, 사용자의 이전 질의에 대한 1차 의미 분석 결과 및 2차 의미 분석 결과 중 적어도 어느 하나와 상기 추출된 1차 개념열을 기반으로 상기 1차 대용어 추출을 수행한 후, 상기 추출된 1차 대용어를 기반으로 상기 문장에 대한 1차 의미 분석을 수행하는 After performing the first term extraction based on at least one of a first meaning analysis result and a second meaning analysis result of the user's previous query and the extracted first concept string, the extracted first substitute term To perform a first order semantic analysis on the sentence 응답 문장 생성 장치. Response sentence generation device. 제 6항에 있어서, 상기 2차 대화 분석부는, The method of claim 6, wherein the secondary dialogue analysis unit, 사용자의 이전 질의에 대한 1차 의미 분석 결과 및 2차 의미 분석 결과 중 적어도 어느 하나를 기반으로 상기 2차 개념열 추출을 수행하는 The second conceptual string extraction is performed based on at least one of the first and second semantic analysis results of the user's previous query. 응답 문장 생성 장치. Response sentence generation device. 제 6항에 있어서, 상기 2차 대화 분석부는, The method of claim 6, wherein the secondary dialogue analysis unit, 사용자의 이전 질의에 대한 1차 의미 분석 결과 및 2차 의미 분석 결과 중 적어도 어느 하나와 상기 추출된 2차 개념열을 기반으로 상기 2차 대용어 추출을 수행한 후, 상기 추출된 2차 대용어를 기반으로 상기 문장에 대한 2차 의미 분석을 수행하는After performing the second term extraction based on at least one of the first and second meaning analysis results of the user's previous query and the extracted second concept string, the extracted second term To perform a second-order semantic analysis on the sentence 응답 문장 생성 장치. Response sentence generation device.
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