KR20230089505A

KR20230089505A - 사용자 데이터를 이용한 음성 인식 서비스를 제공하는 전자 장치 및 이의 동작 방법

Info

Publication number: KR20230089505A
Application number: KR1020220004102A
Authority: KR
Inventors: 김주환; 김기범; 김다솜; 김동완; 박상민; 손혜정; 이윤주
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-12-13
Filing date: 2022-01-11
Publication date: 2023-06-20

Abstract

입력 장치, 프로세서, 및 인스트럭션들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가, 상기 입력 장치를 이용하여, 자연어 입력을 획득하고, 상기 자연어 입력을 제1 입력 데이터로 변환하고, 상기 메모리에 포함된 지정된 유형의 데이터에서 상기 자연어 입력의 적어도 일부에 대응하는 데이터를 식별하고, 식별 결과에 기초하여 제2 입력 데이터를 생성하고, 상기 제1 입력 데이터 및 상기 제2 입력 데이터에 기초하여, 상기 자연어 입력에 따른 적어도 하나의 태스크를 결정하도록 구성되는 전자 장치가 개시된다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

사용자 데이터를 이용한 음성 인식 서비스를 제공하는 전자 장치 및 이의 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR PROVIDING VOICE RECOGNITION SERVICE USING USER DATA AND OPERATING METHOD THEREOF}

본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들은, 사용자 데이터를 이용한 음성 인식 서비스를 제공하는 전자 장치 및 이의 동작 방법에 관한 것이다.

최근에 스마트 폰과 같이 다양한 기능을 복합적으로 수행하는 전자 디바이스들이 개발됨에 따라, 조작성을 향상시키기 위하여 음성 인식이 가능한 전자 디바이스들이 출시되고 있다.

음성 인식 기술은, 사용자가 일상적인 언어로 입력하는 음성 질문에 응답하여 응답 메시지를 출력하는 대화형 사용자 인터페이스(conversational user interface)에 적용됨으로써 사용자 친화적인 대화 서비스를 제공할 수 있다. 대화형 사용자 인터페이스는 사용자의 언어로 대화를 하면서 동작하는 지능형(intelligent) 사용자 인터페이스를 의미할 수 있다.

사용자의 발화는 상황 및/또는 사용자의 사용 패턴에 따라 다양하게 해석될 수 있다. 또한, 복수의 사용자들은 서로 다른 의도를 가지고 동일하게 발화할 수 있다.

따라서, 전자 장치가 사용자의 발화에 따른 의도를 보다 정확하게 인지하도록 방안이 요구될 수 있다.

본 문서에서 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 입력 장치, 프로세서, 및 인스트럭션들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가, 상기 입력 장치를 이용하여, 자연어 입력을 획득하고, 상기 자연어 입력을 제1 입력 데이터로 변환하고, 상기 메모리에 포함된 지정된 유형의 데이터에서 상기 자연어 입력의 적어도 일부에 대응하는 데이터를 식별하고, 식별 결과에 기초하여 제2 입력 데이터를 생성하고, 상기 제1 입력 데이터 및 상기 제2 입력 데이터에 기초하여, 상기 자연어 입력에 따른 적어도 하나의 태스크를 결정하도록 구성될 수 있다.

본 문서에서 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 전자 장치의 입력 장치를 이용하여, 자연어 입력을 획득하는 동작, 상기 자연어 입력을 제1 입력 데이터로 변환하는 동작, 상기 전자 장치의 메모리에 포함된 지정된 유형의 데이터에서 상기 자연어 입력의 적어도 일부에 대응하는 데이터를 식별하는 동작, 식별 결과에 기초하여 제2 입력 데이터를 생성하는 동작, 및 상기 제1 입력 데이터 및 상기 제2 입력 데이터에 기초하여, 상기 자연어 입력에 따른 적어도 하나의 태스크를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 사용자의 발화에 따른 의도를 보다 정확하게 인지할 수 있다.

도 1은, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은, 데이터 흐름의 일 예를 나타낸다.
도 4는, 사용자 입력의 제1 입력 데이터로의 변환을 나타낸다.
도 5는, 사용자 입력의 제2 입력 데이터로의 변환을 나타낸다.
도 6은, 본 개시의 일 실시 예에 따른 일 실시 예에 따른 음성 인식 서비스 제공 상황을 예시한다.
도 7은, 본 개시의 일 실시 예에 따른 일 실시 예에 따른 음성 인식 서비스 제공 상황을 예시한다.
도 8은, 본 개시의 일 실시 예에 따른 일 실시 예에 따른 음성 인식 서비스 제공 상황을 예시한다.
도 9는, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 통합 지능(integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 11은 일 실시예에 따른, 컨셉과 액션의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따라, 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 표시하는 사용자 단말을 도시하는 도면이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

도 1은, 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들 간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104) 간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시 예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

도 2는, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 3은, 데이터 흐름의 일 예를 나타낸다. 도 4는, 사용자 입력(201)의 제1 입력 데이터(310)로의 변환을 나타낸다. 도 5는, 사용자 입력(201)의 제2 입력 데이터(320)로의 변환을 나타낸다.

도 2를 참조하면, 전자 장치(101)는 전처리부(210), 인코더(220), 데이터 감지부(230), 결합기(240), NLU(natural language understanding) 모듈(250), 및 메모리(130)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 전처리부(210), 인코더(220), 데이터 감지부(230), 결합기(240), 및 NLU 모듈(250)은 프로세서(120)에 의해 실행 가능한 프로그램(140)일 수 있다.

전처리부(210)는, 사용자 입력(201)을 인코더(220), 및 데이터 감지부(230)에서 처리가능한 형태의 데이터로 처리할 수 있다.

일 실시 예에서, 전처리부(210)는, 사용자 입력(201)을 텍스트 데이터로 변경할 수 있다. 예를 들어, 전처리부(210)는, 사용자 입력(201)에 따른 발화 “철수에게 전화 걸어줘”를 텍스트 데이터로 변경할 수 있다.

일 실시 예에서, 전처리부(210)는, 사용자 입력(201)에 따른 문장에 포함된 단어들을 구분하고, 구분된 단어들을 인코더(220), 및 데이터 감지부(230)에 입력할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력(201)에 따른 문장이 “철수에게 전화 걸어줘”인 경우, 전처리부(210)는 사용자 입력(201)에 따른 문장(“철수에게 전화 걸어줘”)을 의미 단위별로 철수(411), 에게(413), 전화(415), 걸어줘(417)로 구분할 수 있다. 전처리부(210)는 의미 단위별로 구분된 철수(411), 에게(413), 전화(415), 걸어줘(417)를 인코더(220), 및 데이터 감지부(230)에 입력할 수 있다. 이하에서, 문장에 포함된 단어들을 구분하는 동작은 토큰화로도 지칭될 수 있다.

인코더(220)는, 자연어 입력(201)을 제1 입력 데이터(310)로 변환할 수 있다.

일 실시 예에서, 인코더(220)는, 자연어 입력(201)을 문장 단위로 제1 입력 데이터(310)로 변환할 수 있다. 예를 들어, 인코더(220)는, 문장 단위 임베딩 기법(예: ELMo(embedding from language models), BERT(bidirectional encoder representations from transformer), GPT(generation pre-training))에 기초하여 자연어 입력(201)을 문장 단위로 제1 입력 데이터(310)로 변환할 수 있다. 여기에서, 제1 입력 데이터(310)는 하나의 벡터를 포함하는 데이터일 수 있다.

표(401)을 참조하면, 인코더(220)가, 철수(411), 에게(413), 전화(415), 걸어줘(417)를 포함하는 사용자 입력(201)을 문장 단위로 변환하는 경우, 제1 임베딩 데이터(420)가 생성될 수 있다. 제1 임베딩 데이터(420)는 지정된 차원의 벡터 값일 수 있다.

다른 실시 예에서, 인코더(220)는, 자연어 입력(201)을 단어 단위로 제1 입력 데이터(310)로 변환할 수 있다. 예를 들어, 인코더(220)는, 단어 단위 임베딩 기법(예: NPLM(neural probabilistic language model), Word2Vec, GloVe(global vectors for word representation))에 기초하여 자연어 입력(201)을 단어 단위로 제1 입력 데이터(310)로 변환할 수 있다. 예를 들어, 제1 입력 데이터(310)는 복수의 벡터들을 포함하는 데이터일 수 있다. 복수의 벡터들 각각은 자연어 입력(201)에 따른 문장에 포함된 복수의 단어들 중 대응하는 단어에 대한 벡터일 수 있다.

표(403)을 참조하면, 인코더(220)가, 철수(411), 에게(413), 전화(415), 걸어줘(417)를 포함하는 사용자 입력(201)을 단어 단위로 변환하는 경우, 복수의 토큰 임베딩 데이터들(431, 433, 435, 437)이 생성될 수 있다. 복수의 토큰 임베딩 데이터들(431, 433, 435, 437) 각각은 지정된 차원의 벡터 값일 수 있다.

일 실시 예에서, 인코더(220)는, 유사한 의미를 가지는 단어들 간의 거리가 가깝도록 단어들 각각에 벡터 값을 할당할 수 있다. 예를 들어, 인코더(220)는, 유사한 의미를 가지는 단어들 각각의 벡터 값들의 거리가 지정된 거리 이내를 가지도록 단어들 각각에 벡터 값을 할당할 수 있다. 예를 들어, 인코더(220)는, “남편(husband)”과 “신랑(bridegroom)” 각각의 벡터 값들의 거리가 지정된 거리 이내를 가지도록, “남편(husband)”과 “신랑(bridegroom)” 각각에 벡터 값을 할당할 수 있다. 다른 예를 들어, 인코더(220)는, 특정 단어(예: 남편)에 일반적인 애칭(예: 여보(darling))에 대해서도 각각의 벡터 값들의 거리가 지정된 거리 이내를 가지도록 벡터 값을 할당할 수 있다.

데이터 감지부(230)는, 메모리(130)에서 자연어 입력(201)의 적어도 일부에 대응하는 데이터를 식별할 수 있다. 일 실시 예에서, 자연어 입력(201)의 적어도 일부는 자연어 입력(201)에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어일 수 있다. 일 실시 예에서, 지정된 단어는 자연어 입력(201)에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 유형의 단어 및/또는 지정된 위치의 단어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력(201)에 따른 문장(“철수에게 전화 걸어줘”)의 경우, 지정된 단어는 명칭을 나타내는 단어(예: “철수”)일 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자 입력(201)에 따른 문장(“철수에게 전화 걸어줘”)의 경우, 지정된 단어는 동사의 대상을 지시하는 위치의 단어(예: “철수”)일 수 있다.

데이터 감지부(230)는, 메모리(130)의 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터(231, 233, 235, 237)에서 자연어 입력(201)의 지정된 단어가 존재하는지를 판별할 수 있다. 일 실시 예에서, 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터(231, 233, 235, 237)는 사용자에 의해 생성된 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터는 연락처, 파일 명칭, 어플리케이션 명칭, 숏컷(shortcut) 명칭, 또는 이들의 조합에 대한 데이터일 수 있다. 예를 들어, 데이터 감지부(230)는, 연락처에서 지정된 단어인 “철수”를 검색할 수 있다. 예를 들어, 데이터 감지부(230)는, 파일들 중 지정된 단어인 “철수”를 포함하는 파일 명칭을 가지는 파일을 검색할 수 있다. 예를 들어, 데이터 감지부(230)는, 어플리케이션들 중 지정된 단어인 “철수”를 포함하는 어플리케이션 명칭을 가지는 어플리케이션을 검색할 수 있다.

데이터 감지부(230)는, 지정된 단어가 둘 이상의 유형들의 데이터에서 검색되는지 여부를 식별할 수 있다. 일 실시 예에서, 지정된 단어가 둘 이상의 유형들의 데이터에서 검색되는 경우, 데이터 감지부(230)는, 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형만을 선택할 수 있다. 예를 들어, 지정된 단어인 “철수”를 포함하는 연락처와 파일 명칭이 검색된 경우, 데이터 감지부(230)는, 연락처와 파일 명칭 중 하나의 유형(예: 연락처)만을 선택할 수 있다.

일 실시 예에서, 지정된 단어가 둘 이상의 유형들의 데이터에서 검색되는 경우, 데이터 감지부(230)는, 둘 이상의 유형들 각각의 우선 순위에 기초하여, 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 우선 순위는 자연어 입력(201)에 따라 서로 다르게 결정될 수 있다. 일 실시 예에서, 우선 순위는 자연어 입력(201)에 포함된 단어들에 따라 서로 다르게 결정될 수 있다. 일 실시 예에서, 우선 순위는 자연어 입력(201)에 포함된 동사에 따라 서로 다르게 결정될 수 있다. 예를 들어, 자연어 입력(201)에 포함된 동사가 '전화하다'인 경우, 연락처의 우선 순위는, 파일 명칭의 우선 순위, 또는 어플리케이션 명칭의 우선 순위보다 높을 수 있다. 다른 예를 들어, 자연어 입력(201)에 포함된 동사가 '실행하다'인 경우, 연락처의 우선 순위는, 파일 명칭의 우선 순위, 또는 어플리케이션 명칭의 우선 순위보다 낮을 수 있다.

일 실시 예에서, 지정된 단어가 둘 이상의 유형들의 데이터에서 검색되는 경우, 데이터 감지부(230)는, 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 선택을 요청하는 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다. 데이터 감지부(230)는, 사용자 인터페이스를 출력한 후 획득되는 하나의 유형을 선택하는 입력에 기초하여, 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 결정할 수 있다.

일 실시 예에서, 지정된 단어가 둘 이상의 유형들의 데이터에서 검색되는 경우, 데이터 감지부(230)는, 둘 이상의 유형들 중 사용자가 이전에 선택한 유형을 하나의 유형을 결정할 수 있다.

데이터 감지부(230)는, 자연어 입력(201)에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어로부터 지정된 유사성 범위 이내의 단어를 식별할 수 있다. 데이터 감지부(230)는, 메모리(130)의 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터에서 유사성 범위 이내의 단어가 존재하는지를 판별할 수 있다. 일 실시 예에서, 데이터 감지부(230)는, 메모리(130)의 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터에서 지정된 단어가 존재하지 않으면, 유사성 범위 이내의 단어를 식별하고, 메모리(130)에서 유사성 범위 이내의 단어를 검색할 수 있다.

일 실시 예에서, 지정된 단어의 지정된 유사성 범위 이내의 단어는 사전에 제공된 데이터에 기초하여 식별될 수 있다. 사전에 제공된 데이터는 단어들 간의 유사성 및/또는 비유사성을 정의한 데이터일 수 있다.

일 실시 예에서, 지정된 단어의 지정된 유사성 범위 이내의 단어는 단어들 각각에 할당된 벡터 값들의 거리에 기초하여 식별될 수 있다. 예를 들어, 두 단어들의 벡터 값들의 거리가 지정된 거리 이내인 경우, 두 단어들은 유사성 범위 이내의 단어들인 것으로 식별될 수 있다.

다른 실시 예에서, 지정된 단어의 지정된 유사성 범위 이내의 단어는 퍼지 매칭 알고리즘, 또는 음소 유사성에 기초하여 식별될 수도 있다.

데이터 감지부(230)는, 식별 결과에 기초하여 제2 입력 데이터(320)를 생성할 수 있다. 데이터 감지부(230)는, 지정된 단어에 기초한 식별 결과를 이용하여 제2 입력 데이터(320)를 생성할 수 있다. 데이터 감지부(230)는, 지정된 의미 유사성 범위 이내의 단어에 기초한 식별 결과를 이용하여 제2 입력 데이터(320)를 생성할 수 있다.

일 실시 예에서, 제2 입력 데이터(320)는 메모리(130)의 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터에서 자연어 입력(201)의 지정된 단어가 존재하는지 여부를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 메모리(130)의 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터에서 자연어 입력(201)의 지정된 단어가 존재하는 경우, 제2 입력 데이터(320)는 '1'일 수 있다. 다른 예를 들어, 메모리(130)의 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터에서 자연어 입력(201)의 지정된 단어가 존재하는 경우, 제2 입력 데이터(320)는 '0'일 수 있다.

일 실시 예에서, 제2 입력 데이터(320)는 연락처, 파일 명칭, 어플리케이션 명칭, 숏컷 명칭, 또는 이들의 조합 중 지정된 단어가 식별된 유형을 나타낼 수 있다. 일 실시 예에서, 제2 입력 데이터(320)는 연락처, 파일 명칭, 어플리케이션 명칭 각각에서 자연어 입력(201)의 지정된 단어가 존재하는지 여부를 나타낼 수 있다. 제2 입력 데이터(320)는 연락처, 파일 명칭, 어플리케이션 명칭 각각에서 자연어 입력(201)의 지정된 단어가 존재하는지 여부를 나타내기 위한 벡터 형식의 데이터일 수 있다. 예를 들어, 지정된 단어가 연락처에만 존재하는 경우, 제2 입력 데이터(320)는, “<1, 0, 0>”일 수 있다. 다른 예를 들어, 지정된 단어가 연락처 및 어플리케이션 명칭에만 존재하는 경우, 제2 입력 데이터(320)는, “<1, 0, 1>”일 수 있다.

예를 들어, 사용자 입력(201)을 문장 단위로 변환하는 경우, 표(503)을 참조하면, 제2 입력 데이터(320)는 철수(411)의 존재 유무를 나타내는 제2 임베딩 데이터(520)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 제2 입력 데이터(320)는 자연어 입력(201)에 따른 문장에서의 지정된 단어의 위치에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 입력 데이터(320)는 문장이 의미 단위별로 구분된 “철수”, “에게”, “전화”, “걸어줘” 중 지정된 단어 “철수”의 위치인 첫 번째 위치를 나타내기 위한 데이터를 포함할 수 있다.

예를 들어, 사용자 입력(201)을 단어 단위로 변환하는 경우, 표(503)을 참조하면, 제2 입력 데이터(320)는 철수(411)의 존재 유무를 나타내는 토큰 임베딩 데이터(531) 및 철수(411)의 위치 정보(533)를 포함할 수 있다.

결합기(240)는, 제1 입력 데이터(310) 및 제2 입력 데이터(320)를 결합할 수 있다. 결합기(240)는, 제1 입력 데이터(310) 및 제2 입력 데이터(320)를 결합하여 제3 입력 데이터(330)를 생성할 수 있다.

일 실시 예에서, 결합기(240)는, 제1 입력 데이터(310)와 제2 입력 데이터(320)를 더함으로써, 제1 입력 데이터(310) 및 제2 입력 데이터(320)를 결합할 수 있다. 일 실시 예에서, 결합기(240)는, 제1 입력 데이터(310)의 지정된 위치에 제2 입력 데이터(320)를 연접함으로써, 제1 입력 데이터(310) 및 제2 입력 데이터(320)를 결합할 수 있다. 지정된 위치는 제1 입력 데이터(310)의 전단, 또는 후단일 수 있다. 예를 들어, 제1 입력 데이터(310)가 “11110000”이고, 제2 입력 데이터(320)가 “1”인 경우, 결합기(240)는, “111110000”이라는 제3 입력 데이터(330)를 생성할 수 있다. 다른 예를 들어, 제1 입력 데이터(310)가 “11110000”이고, 제2 입력 데이터(320)가 “1”인 경우, 결합기(240)는, “111100001”이라는 제3 입력 데이터(330)를 생성할 수 있다.

일 실시 예에서, 인코더(220)가, 사용자 입력(201)을 문장 단위로 변환하는 경우, 결합기(240)는, 제1 임베딩 데이터(410)와 제2 임베딩 데이터(520)를 결합(또는, 연접)함으로써, 제1 입력 데이터(310) 및 제2 입력 데이터(320)를 결합할 수 있다. 다른 실시 예에서, 인코더(220)가, 사용자 입력(201)을 단어 단위로 변환하는 경우, 결합기(240)는, 복수의 토큰 임베딩 데이터들(431, 433, 435, 437) 중 제1 토큰 임베딩(431)와 토큰 임베딩 데이터(530)를 결합(또는, 연접)함으로써, 제1 입력 데이터(310) 및 제2 입력 데이터(320)를 결합할 수 있다.

NLU 모듈(250)은, 제3 입력 데이터(330)에 기초하여 자연어 입력(201)에 따른 적어도 하나의 태스크를 결정할 수 있다. NLU 모듈(250)은, 제3 입력 데이터(330)에 기초하여 사용자의 의도, 도메인, 도메인에서 수행되는 동작 또는 이들의 조합을 결정할 수 있다. NLU 모듈(250)은, 결정된 동작을 실행하는데 필요한 파라미터, 또는 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 결정할 수 있다. NLU 모듈(250)은, 결과 값을 나타내는 텍스트 형태의 데이터를 생성할 수 있다. 텍스트 형태의 데이터는 자연어 발화의 형태일 수 있다. NLU 모듈(250)은, 텍스트 형태의 데이터(예: NLU 출력)를 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시 예에서, NLU 모듈(250)은, 제2 입력 데이터(320)에 따라 동일한 사용자 입력에 대한 사용자의 의도, 도메인, 도메인에서 수행되는 동작 또는 이들의 조합을 서로 다르게 결정할 수 있다. 예를 들어, “<목적>에 연결해줘”라는 사용자 입력에 대해 제2 입력 데이터(320)가 <목적>이 제1 종류 데이터(231)(예: 연락처)에서 검색됨을 나타내면, NLU 모듈(250)은, 제1 종류 데이터(231)(예: 연락처)에 따라 사용자의 의도를 전화 연결로 식별하고, 도메인을 전화 어플리케이션으로 식별하고, 도메인에서 수행되는 동작을 <목적>에 전화 연결로 식별할 수 있다. 다른 예를 들어, “<목적>에 연결해줘”라는 사용자 입력에 대해 제2 입력 데이터(320)가 <목적>이 제2 종류 데이터(233)(예: IoT 장치 목록)에서 검색됨을 나타내면, NLU 모듈(250)은, 제2 종류 데이터(233)(예: IoT 장치 목록)에 따라 사용자의 의도를 디바이스 연결로 식별하고, 도메인을 디바이스 제어 어플리케이션으로 식별하고, 도메인에서 수행되는 동작을 <목적>에 통신 연결 수립으로 식별할 수 있다.

이하에서, 인코더(220), 및/또는 NLU 모듈(250)의 학습을 위한 데이터 생성 및 생성된 학습 데이터에 기초한 학습 방법에 대해 설명한다.

인코더(220), 및/또는 NLU 모듈(250)는 학습 데이터(205)에 기초하여 학습될 수 있다. 예를 들어, 인코더(220)가 임의 단어(또는, 문장)를 임베딩한 값이 학습에 의해 변경되도록, 인코더(220)는 학습 데이터(205)에 기초하여 학습될 수 있다. 예를 들어, NLU 모듈(250)이 학습 데이터(205)의 제3 입력 데이터(330)에 따른 태스크가 학습에 의해 변경되도록, NLU 모듈(250)은 학습 데이터(205)에 기초하여 학습될 수 있다.

학습 데이터(205)는 지정된 문장에서 지정된 유형의 단어 및/또는 지정된 위치의 단어가 변경되는 복수의 문장들일 수 있다. 예를 들어, “<연락처 명칭>에게 전화 걸어줘”에서, <연락처 명칭>은 임의로 생성되는 단어로 치환됨으로써, 복수의 문장들이 생성될 수 있다. 예를 들어, <연락처 명칭>이 유사 단어 합성, 일반 명사, 랜덤 문자열 생성, 또는 이들의 조합에 기초하여 생성되는 단어들로 치환됨으로써, 복수의 문장들이 생성될 수 있다.

학습 데이터(205)에 기초하여 인코더(220), 및/또는 NLU 모듈(250)을 학습시키는 동안, 데이터 감지부(230)는 학습 데이터(205)에 대한 제2 입력 데이터(320)를 랜덤하게 생성할 수 있다. 일 실시 예에서, 데이터 감지부(230)는 학습 데이터(205)에 대한 제2 입력 데이터(320)를 지정된 비율에 따라 랜덤하게 생성할 수 있다. 예를 들어, 데이터 감지부(230)는 메모리(130)에 학습 데이터(205)의 지정된 단어가 존재함을 나타내는 제2 입력 데이터(320)와 메모리(130)에 학습 데이터(205)의 지정된 단어가 존재하지 않음을 나타내는 제2 입력 데이터(320)를 지정된 비율에 따라 랜덤하게 생성할 수 있다.

학습 데이터(205)에 기초하여 인코더(220), 및/또는 NLU 모듈(250)을 학습시키는 동안, 데이터 감지부(230)는 연락처, 파일 명칭, 어플리케이션 명칭 중 지정된 개수의 유형의 데이터에서 지정된 단어가 존재함을 나타내는 제2 입력 데이터(320)를 생성할 수 있다. 일 실시 예에서, 데이터 감지부(230)는, 학습 데이터(205)가 학습시키는 유형의 우선 순위에 기초하여, 학습 데이터(205)에 따른 제2 입력 데이터(320)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터(205)가 높은 우선 순위를 가지는 제1 유형을 학습시키기 위한 경우, 데이터 감지부(230)는, 제1 유형의 데이터 및 제1 유형보다 낮은 우선 순위를 가지는 적어도 하나의 제2 유형의 데이터에서 지정된 단어가 존재함을 나타내는 제2 입력 데이터(320)를 생성할 수 있다. 다른 예를 들어, 학습 데이터(205)가 낮은 우선 순위를 가지는 제3 유형을 학습시키기 위한 것인 경우, 데이터 감지부(230)는, 제3 유형의 데이터에서만 지정된 단어가 존재함을 나타내는 제2 입력 데이터(320)를 생성할 수 있다.

예를 들어, 학습 데이터(205)가 “<명칭> 실행해줘”이고, 숏컷 명칭의 우선 순위가, 어플리케이션의 명칭보다 높은 경우, 숏컷 명칭을 학습시키는 동안, 데이터 감지부(230)는, 숏컷 명칭의 데이터 및 숏컷 명칭보다 낮은 우선 순위를 가지는 어플리케이션의 명칭의 데이터에서 지정된 단어가 존재함을 나타내는 제2 입력 데이터(320)를 생성할 수 있다. 다른 예를 들어, 학습 데이터(205)가 “<명칭> 실행해줘”이고, 숏컷 명칭의 우선 순위가, 어플리케이션의 명칭보다 높은 경우, 어플리케이션의 명칭을 학습시키는 동안, 데이터 감지부(230)는, 어플리케이션의 명칭의 데이터에만 지정된 단어가 존재함을 나타내는 제2 입력 데이터(320)를 생성할 수 있다.

도 6은, 본 개시의 일 실시 예에 따른 일 실시 예에 따른 음성 인식 서비스 제공 상황을 예시한다.

참조 번호 601의 상황에서, 사용자(600)가 “바둑이 연결해줘”라는 자연어 입력(611)을 발화하면, 전자 장치(101)는 “바둑이”를 메모리(130)의 지정된 유형의 데이터에서 검색할 수 있다. 연락처에 “바둑이”가 존재하는 상황에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(611)에 따른 도메인은 전화 어플리케이션이고, 자연어 입력(611)에 따른 인텐트는 전화 걸기로 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 “바둑이에게 전화할게요”라는 태스크 실행 결과(613)를 사용자에게 제공할 수 있다.

참조 번호 603의 상황에서, 사용자(600)가 “바둑이 연결해줘”라는 자연어 입력(621)을 발화하면, 전자 장치(101)는 “바둑이”를 메모리(130)의 지정된 유형의 데이터에서 검색할 수 있다. 등록된 WiFi 네트워크의 명칭에 “바둑이”가 존재하는 상황에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(621)에 따른 도메인은 기기 설정 어플리케이션이고, 자연어 입력(621)에 따른 인텐트는 WiFi 연결으로 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 “WiFi를 연결하였습니다”라는 태스크 실행 결과(623)를 사용자에게 제공할 수 있다.

도 7은, 본 개시의 일 실시 예에 따른 일 실시 예에 따른 음성 인식 서비스 제공 상황을 예시한다.

참조 번호 701의 상황에서, 사용자(700)가 “도봉구 어디 있어”라는 자연어 입력(711)을 발화하면, 전자 장치(101)는 “도봉구”를 메모리(130)의 지정된 유형의 데이터에서 검색할 수 있다. 등록된 외부 전자 장치의 명칭 중 “도봉구”가 존재하는 상황에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(711)에 따른 도메인은 IoT 어플리케이션이고, 자연어 입력(711)에 따른 인텐트는 외부 전자 장치의 위치 검색으로 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 “도봉구는 수원시 매탄동 삼성전자에 있습니다”라는 태스크 실행 결과(713)를 사용자에게 제공할 수 있다.

참조 번호 703의 상황에서, 사용자(700)가 “도봉구 어디 있어”라는 자연어 입력(721)을 발화하면, 전자 장치(101)는 “도봉구”를 메모리(130)의 지정된 유형의 데이터에서 검색할 수 있다. 연락처에 “도봉구”가 존재하는 상황에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(721)에 따른 도메인은 연락처 어플리케이션이고, 자연어 입력(721)에 따른 인텐트는 연락처 정보 보기로 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 “도봉구의 주소는 서울시 광진구 AA 아파트입니다”라는 태스크 실행 결과(723)를 사용자에게 제공할 수 있다.

참조 번호 705의 상황에서, 사용자(700)가 “도봉구 어디 있어”라는 자연어 입력(731)을 발화하면, 전자 장치(101)는 “도봉구”를 메모리(130)의 지정된 유형의 데이터에서 검색할 수 있다. 전자 장치(101)에 저장 중인 파일들의 파일 명칭에 “도봉구”가 존재하는 상황에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(731)에 따른 도메인은 프일 브라우저 어플리케이션이고, 자연어 입력(731)에 따른 인텐트는 파일 검색으로 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 “도봉구의 경로는 내 파일 폴더에 저장되어 있습니다”라는 태스크 실행 결과(733)를 사용자에게 제공할 수 있다.

도 8은, 본 개시의 일 실시 예에 따른 일 실시 예에 따른 음성 인식 서비스 제공 상황을 예시한다.

참조 번호 801의 상황에서, 사용자(800)가 “마이 루틴 실행해줘”라는 자연어 입력(811)을 발화하면, 전자 장치(101)는 “마이 루틴”을 메모리(130)의 지정된 유형의 데이터에서 검색할 수 있다. 등록된 자동화 루틴의 명칭 중 “마이 루틴”이 존재하는 상황에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(811)에 따른 도메인은 IoT 어플리케이션(예: “Smarthings”)이고, 자연어 입력(811)에 따른 인텐트는 루틴 실행(예: TV On, Smart Bulb Off)으로 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 “TV를 켜고 거실 불을 껐습니다”라는 태스크 실행 결과(813)를 사용자에게 제공할 수 있다.

참조 번호 803의 상황에서, 사용자(800)가 “마이 루틴 실행해줘”라는 자연어 입력(821)을 발화하면, 전자 장치(101)는 “마이 루틴”을 메모리(130)의 지정된 유형의 데이터에서 검색할 수 있다. 어플리케이션 명칭에 “마이 루틴”이 존재하는 상황에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(821)에 따른 도메인은 마이 루틴 어플리케이션이고, 자연어 입력(821)에 따른 인텐트는 앱 실행으로 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 “마이 루틴 어플리케이션을 실행했습니다”라는 태스크 실행 결과(823)를 사용자에게 제공할 수 있다.

참조 번호 805의 상황에서, 사용자(800)가 “마이 루틴 실행해줘”라는 자연어 입력(831)을 발화하면, 전자 장치(101)는 “마이 루틴”을 메모리(130)의 지정된 유형의 데이터에서 검색할 수 있다. 등록된 자동화 루틴의 명칭 및 어플리케이션 명칭에 “마이 루틴”이 존재하는 상황에서, 전자 장치(101)는 자동화 루틴 또는 어플리케이션 중 선택을 요청하는 “마이루틴 어플리케이션을 실행할까요? 자동화 동작을 실행할까요?”라는 질의(833)를 사용자에게 제공할 수 있다.

다른 실시 예에서, 등록된 자동화 루틴의 명칭 및 어플리케이션 명칭에 “마이 루틴”이 존재하는 상황에서, 전자 장치(101)는 자동화 루틴 또는 어플리케이션의 우선 순위에 따라, 전자 장치(101)는 “TV를 켜고 거실 불을 껐습니다”라는 태스크 실행 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 또 다른 실시 예에서, 등록된 자동화 루틴의 명칭 및 어플리케이션 명칭에 “마이 루틴”이 존재하는 상황에서, 전자 장치(101)는 자동화 루틴 또는 어플리케이션의 우선 순위에 따라, 전자 장치(101)는 “마이 루틴 어플리케이션을 실행했습니다”라는 태스크 실행 결과를 사용자에게 제공할 수 있다.

다른 실시 예에서, 등록된 자동화 루틴의 명칭 및 어플리케이션 명칭에 “마이 루틴”이 존재하는 상황에서, 전자 장치(101)는 자동화 루틴 또는 어플리케이션 중 사용자의 이전 선택에 따라, 전자 장치(101)는 “TV를 켜고 거실 불을 껐습니다”라는 태스크 실행 결과를 사용자에게 제공할 수 있다.

도 9는, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 9를 참조하면, 동작 910에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(201)을 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(101)는 입력 모듈(150)에 기초하여 자연어 입력(201)을 획득할 수 있다.

동작 920에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(201)을 제1 입력 데이터(310)로 변환할 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(201)을 문장 단위로 제1 입력 데이터(310)로 변환할 수 있다. 다른 실시 예에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(201)을 단어 단위로 제1 입력 데이터(310)로 변환할 수 있다. 제1 입력 데이터(310)는 적어도 하나의 벡터를 포함하는 데이터일 수 있다.

동작 930에서, 전자 장치(101)는 자연어 입력(201)에 기초하여 제2 입력 데이터(320)를 생성할 수 있다.

일 실시 예에서, 전자 장치(101)는 메모리(130)의 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터(231, 233, 235, 237)에서 자연어 입력(201)의 지정된 단어가 존재하는지를 판별할 수 있다. 일 실시 예에서, 지정된 단어는 자연어 입력(201)에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 유형의 단어 및/또는 지정된 위치의 단어를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터(231, 233, 235, 237)는 사용자에 의해 생성된 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터는 연락처, 파일 명칭, 어플리케이션 명칭, 숏컷 명칭, 또는 이들의 조합에 대한 데이터일 수 있다.

전자 장치(101)는 지정된 단어가 둘 이상의 유형들의 데이터에서 검색되는 경우, 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(101)는 둘 이상의 유형들 각각의 우선 순위에 기초하여 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 선택을 요청하는 사용자 인터페이스에 기초하여, 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(101)는 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 선택을 요청하는 사용자 인터페이스에 기초하여, 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(101)는 사용자가 이전에 선택한 유형에 기초하여 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 결정할 수 있다.

일 실시 예에서, 전자 장치(101)는 식별 결과에 기초하여 제2 입력 데이터(320)를 생성할 수 있다. 일 실시 예에서, 제2 입력 데이터(320)는 메모리(130)의 지정된 종류(또는, 유형)의 데이터에서 자연어 입력(201)의 지정된 단어가 존재하는지 여부를 나타낼 수 있다. 일 실시 예에서, 제2 입력 데이터(320)는 연락처, 파일 명칭, 어플리케이션 명칭, 숏컷 명칭, 또는 이들의 조합 중 지정된 단어가 식별된 유형을 나타낼 수 있다.

동작 940에서, 전자 장치(101)는 제1 입력 데이터(310) 및 제2 입력 데이터(320) 기반하여 자연어 처리 결과를 생성할 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(101)는 사용자의 의도, 도메인, 도메인에서 수행되는 동작 또는 이들의 조합을 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는 결정된 동작을 실행하는데 필요한 파라미터, 또는 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는 결과 값을 나타내는 텍스트 형태의 데이터를 생성할 수 있다. 텍스트 형태의 데이터는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 전자 장치(101)는 텍스트 형태의 데이터를 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시 예에서, 전자 장치(101)는 제2 입력 데이터(320)에 따라 동일한 사용자 입력에 대한 사용자의 의도, 도메인, 도메인에서 수행되는 동작 또는 이들의 조합을 서로 다르게 결정할 수 있다.

이하에서는, 도 10 내지 도 12를 참조하여, 도 2 내지 도 9를 참조하여 설명한 전자 장치(101)의 기능이 서버에 의해 구현되는 예를 설명한다. 전자 장치(101)의 전처리부(210), 인코더(220), 데이터 감지부(230), 결합기(240), NLU 모듈(250), 또는 메모리(130)의 적어도 일부는 도 10의 지능형 서버(1100)에 포함될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 전처리부(210), 인코더(220), 데이터 감지부(230), 결합기(240), NLU 모듈(250), 및 메모리(130)은 도 10의 지능형 서버(1100)에 포함되고, 전자 장치(101)는 지능형 서버(1100)에게 사용자 입력(201)을 제공하고, 지능형 서버(1100)로부터 NLU 출력을 획득(또는, 수신)하는 방식으로 구현될 수 있다.

도 10은 일 실시예에 따른 통합 지능(integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.

도 10을 참조하면, 일 실시예의 통합 지능 시스템은 사용자 단말(1001), 지능형 서버(1100), 및 서비스 서버(1200)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 사용자 단말(1001)(예: 도 1의 전자 장치(101))은, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치)일 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV(television), 백색 가전, 웨어러블 장치, HMD (head mounted device), 또는 스마트 스피커일 수 있다.

도시된 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1001)은 통신 인터페이스(1090), 마이크(1070), 스피커(1055), 디스플레이(1060), 메모리(1030), 및/또는 프로세서(1020)를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.

통신 인터페이스(1090)(예: 도 1의 통신 모듈(190))는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 마이크(1070)(예: 도 1의 오디오 모듈(170))는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 스피커(1055)(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155))는 전기적 신호를 소리(예: 음성)로 출력할 수 있다. 디스플레이(1060)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))는 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(1060)는 또한 실행되는 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface, GUI)를 표시할 수 있다.

일 실시 예의 메모리(1030)(예: 도 1의 메모리(130))는 클라이언트 모듈(1031), SDK(software development kit)(1033), 및 복수의 어플리케이션들을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(1031), 및 SDK(1033)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(1031) 또는 SDK(1033)는 음성 입력을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.

상기 복수의 어플리케이션들(예: 355a, 355b)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들은 제1 앱(1035a), 및/또는 제2 앱(1035b)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 어플리케이션들은, 알람 앱, 메시지 앱, 및/또는 스케줄 앱을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들은 프로세서(1020)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(1020)는 사용자 단말(1001)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1020)는 통신 인터페이스(1090), 마이크(1070), 스피커(1055), 및 디스플레이(1060)와 전기적으로 연결되어 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1020)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(1020)는 또한 상기 메모리(1030)에 저장된 프로그램을 실행하여 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1020)는 클라이언트 모듈(1031) 또는 SDK(1033) 중 적어도 하나를 실행하여, 음성 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(1020)는, 예를 들어, SDK(1033)를 통해 복수의 어플리케이션들의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(1031) 또는 SDK(1033)의 동작으로 설명된 이하의 동작들은 프로세서(1020)의 실행에 의하여 수행되는 동작일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(1031)은 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(1031)은 마이크(1070)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(1031)은 수신된 음성 입력(예: 음성 신호)을 지능형 서버(1100)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(1031)은 수신된 음성 입력과 함께, 사용자 단말(1001)의 상태 정보를 지능형 서버(1100)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(1031)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 지능형 서버(1100)로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(1031)은 지능형 서버(1100)에서 상기 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(1031)은 상기 수신된 결과를 디스플레이(1060)에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(1031)은 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(1031)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이(1060)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(1031)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(1001)은, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(1031)은 지능형 서버(1100)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(1031)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(1100)로 송신할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(1031)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(1100)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(1100)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 음성 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(1031)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(1031)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(1031)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)에 대응하여 유기적인 동작을 수행함으로써 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(1100)는 네트워크(1099)(예: 도 1의 제1 네트워크(198) 및/또는 제2 네트워크(199))을 통해 사용자 단말(1001)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(1100)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(1100)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 사용자 음성 입력과 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 적어도 하나의 플랜(plan)을 생성할 수 있다

일 실시 예에 따르면, 플랜은 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 생성될 수 있다. 인공지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neural network-based system)(예: 피드포워드 신경망(feedforward neural network(FNN)), 및/또는 순환 신경망(recurrent neural network(RNN))) 일 수도 있다. 또는, 전술한 것의 조합 또는 이와 다른 인공지능 시스템일 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 플랜은 미리 정의된 플랜들의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의 된 복수의 플랜들 중 적어도 하나의 플랜을 선택할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(1100)는 생성된 플랜에 따른 결과를 사용자 단말(1001)로 송신하거나, 생성된 플랜을 사용자 단말(1001)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1001)은 플랜에 따른 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1001)은 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(1100)는 프론트 엔드(front end)(1110), 자연어 플랫폼(natural language platform)(1120), 캡슐 데이터베이스(capsule database)(1130), 실행 엔진(execution engine)(1140), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(1150), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(1160), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(1170), 또는 분석 플랫폼(analytic platform)(1180)을 포함할 수 있다.

일 실시 예의 프론트 엔드(1110)는 사용자 단말(1001)에 의하여 수신된 음성 입력을 사용자 단말(1001)로부터 수신할 수 있다. 프론트 엔드(1110)는 상기 음성 입력에 대응되는 응답을 사용자 단말(1001)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(1120)은 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(1121), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(1123), 플래너 모듈(planner module)(1125), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(1127), 및/또는 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(1129)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 자동 음성 인식 모듈(1121)은 사용자 단말(1001)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(1123)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(1123)은 문법적 분석(syntactic analyze) 및/또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(1123)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 음성 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다.

일 실시 예의 플래너 모듈(1125)은 자연어 이해 모듈(1123)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(1125)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(1125)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(1125)은 상기 결정된 복수의 동작을 실행하는데 필요한 파라미터나, 상기 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 결정할 수 있다. 상기 파라미터, 및 상기 결과 값은 지정된 형식(또는, 클래스)의 컨셉으로 정의될 수 있다. 이에 따라, 플랜은 사용자의 의도에 의해 결정된 복수의 동작, 및/또는 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 플래너 모듈(1125)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(1125)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(1125)은 복수의 동작의 실행에 필요한 파라미터, 및 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과에 기초하여, 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 이에 따라, 플래너 모듈(1125)는 복수의 동작 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜를 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(1125)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스(1130)에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.

일 실시 예의 자연어 생성 모듈(1127)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 일 실시 예의 텍스트 음성 변환 모듈(1129)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(1120)의 기능의 일부 기능 또는 전체 기능은 사용자 단말(1001)에서도 구현가능 할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(1001)이 자동 음성 인식 모듈 및/또는 자연어 이해 모듈을 포함할 수 있다. 사용자 단말(1001)이 사용자 음성 명령을 인식한 뒤, 인식된 음성 명령에 대응하는 텍스트 정보를 지능형 서버(1100)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(1001)이 텍스트 음성 변환 모듈을 포함할 수 있다. 사용자 단말(1001)이 지능형 서버(1100)로부터 텍스트 정보를 수신하고, 수신된 텍스트 정보를 음성으로 출력할 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(1130)는 복수의 도메인에 대응되는 복수의 컨셉과 동작들의 관계에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 캡슐은 플랜에 포함된 복수의 동작 오브젝트(action object)(또는 동작 정보) 및/또는 컨셉 오브젝트(concept object)(또는 컨셉 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(1130)는 CAN(concept action network)의 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스(1130)에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(1130)는 음성 입력에 대응되는 플랜을 결정할 때 필요한 전략 정보가 저장된 전략 레지스트리(strategy registry)를 포함할 수 있다. 상기 전략 정보는 음성 입력에 대응되는 복수의 플랜이 있는 경우, 하나의 플랜을 결정하기 위한 기준 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(1130)는 지정된 상황에서 사용자에게 후속 동작을 제안하기 위한 후속 동작의 정보가 저장된 후속 동작 레지스트리(follow up registry)를 포함할 수 있다. 상기 후속 동작은, 예를 들어, 후속 발화를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(1130)는 사용자 단말(1001)을 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(1130)는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(1130)는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터렉션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스(1130)는 개발자 툴(developer tool)을 통해 저장된 오브젝트를 업데이트(update)할 수 있다. 상기 개발자 툴은, 예를 들어, 동작 오브젝트 또는 컨셉 오브젝트를 업데이트하기 위한 기능 에디터(function editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 어휘를 업데이트하기 위한 어휘 에디터(vocabulary editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 플랜을 결정하는 전략을 생성 및 등록 하는 전략 에디터(strategy editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 사용자와의 대화를 생성하는 대화 에디터(dialog editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 후속 목표를 활성화하고, 힌트를 제공하는 후속 발화를 편집할 수 있는 후속 동작 에디터(follow up editor)를 포함할 수 있다. 상기 후속 목표는 현재 설정된 목표, 사용자의 선호도 또는 환경 조건에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시 예에서는 캡슐 데이터베이스(1130)가 사용자 단말(1001) 내에도 구현될 수 있다.

일 실시 예의 실행 엔진(1140)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 유저 인터페이스(1150)는 산출된 결과를 사용자 단말(1001)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(1001)은 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예의 매니지먼트 플랫폼(1160)은 지능형 서버(1100)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시 예의 빅 데이터 플랫폼(1170)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시 예의 분석 플랫폼(1180)을 지능형 서버(1100)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(1180)은 지능형 서버(1100)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.

일 실시 예의 서비스 서버(1200)는 사용자 단말(1001)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서비스 서버(1200)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 일 실시 예의 서비스 서버(1200)는 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(1100)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는 캡슐 데이터베이스(1130)에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(1200)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(1100)에 제공할 수 있다. 서비스 서버(1200)는 네트워크(1099)를 통하여 지능형 서버(1100) 및/또는 사용자 단말(1001)과 통신할 수 있다. 서비스 서버(1200)는 별도의 연결을 통하여 지능형 서버(1100)와 통신할 수 있다. 도 10에는 서비스 서버(1200)가 하나의 서버로 도시되어 있으나, 본 문서의 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다. 서비스 서버(1200)의 각각의 서비스(1201, 1202, 및 1203)들 중 적어도 하나는 별도의 서버로 구현될 수 있다.

위에 기술된 통합 지능 시스템에서, 상기 사용자 단말(1001)은, 사용자 입력에 응답하여 사용자에게 다양한 인텔리전트 서비스를 제공할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼을 통한 입력, 터치 입력 또는 음성 입력을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 사용자 단말(1001)은 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 사용자 단말(1001)은 상기 마이크를 통해 수신된 사용자 발화(utterance) 또는 음성 입력(voice input)를 인식하고, 인식된 음성 입력에 대응되는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(1001)은 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버 및/또는 서비스 서버와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(1001)은 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(1001)이 지능형 서버(1100) 및/또는 서비스 서버와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 사용자 단말은, 상기 마이크(1070)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 사용자 단말은, 상기 음성 데이터를 통신 인터페이스(1090)를 이용하여 지능형 서버(1100)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따른 지능형 서버(1100)는 사용자 단말(1001)로부터 수신된 음성 입력에 대한 응답으로써, 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜, 또는 상기 플랜에 따라 동작을 수행한 결과를 생성할 수 있다. 상기 플랜은, 예를 들어, 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 복수의 동작 및/또는 상기 복수의 동작과 관련된 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 컨셉은 상기 복수의 동작의 실행에 입력되는 파라미터나, 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 정의한 것일 수 있다. 상기 플랜은 복수의 동작 및/또는 복수의 컨셉 사이의 연관 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 사용자 단말(1001)은, 통신 인터페이스(1090)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 사용자 단말(1001)은 상기 스피커(1055)를 이용하여 사용자 단말(1001) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이(1060)를 이용하여 사용자 단말(1001) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.

도 11는 일 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.

상기 지능형 서버(1100)의 캡슐 데이터베이스(예: 캡슐 데이터베이스(1130))는 CAN (concept action network) 형태로 캡슐을 저장할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스는 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크를 처리하기 위한 동작, 및 상기 동작을 위해 필요한 파라미터를 CAN(concept action network) 형태로 저장될 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스는 복수의 도메인(예: 어플리케이션) 각각에 대응되는 복수의 캡슐(캡슐A(1131), 캡슐B(1134))을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐(예: 캡슐A(1131))은 하나의 도메인(예: 위치(geo), 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자의 캡슐(예: CP 1(1132), CP 2 (1133), CP3 (1135), 및/또는 CP4 (1136))이 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(1130a) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(1130b)을 포함할 수 있다.

상기, 자연어 플랫폼(1120)은 캡슐 데이터베이스(1130)에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼의 플래너 모듈(1125)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 캡슐 A(11310) 의 동작들(1131a, 1132a) 과 컨셉들(1131b, 1132b) 및 캡슐 B(1134)의 동작(1134a) 과 컨셉(1134b)를 이용하여 플랜(1137)을 생성할 수 있다.

도 12는 일 실시 예에 따른 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.

사용자 단말(1001)은 지능형 서버(1100)를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 화면(1210)에서, 사용자 단말(1001)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)를 인식하거나 하드웨어 키(예: 전용 하드웨어 키)를 통한 입력을 수신하면, 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다. 사용자 단말(1001)은, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1001)은 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(1211)를 디스플레이(1060)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1001)은 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(1001)은 “이번주 일정 알려줘!”라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1001)은 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(1013)(예: 입력창)를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 화면(1215)에서, 사용자 단말(1001)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(1001)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 ‘이번주 일정’을 디스플레이에 표시할 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서의 다양한 실시 예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어™)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
입력 장치,
프로세서, 및
인스트럭션들을 저장하는 메모리를 포함하고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 입력 장치를 이용하여, 자연어 입력을 획득하고,
상기 자연어 입력을 제1 입력 데이터로 변환하고,
상기 메모리에 포함된 지정된 유형의 데이터에서 상기 자연어 입력의 적어도 일부에 대응하는 데이터를 식별하고,
식별 결과에 기초하여 제2 입력 데이터를 생성하고,
상기 제1 입력 데이터 및 상기 제2 입력 데이터에 기초하여, 상기 자연어 입력에 따른 적어도 하나의 태스크를 결정하도록 구성되는
전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 자연어 입력의 상기 적어도 일부는 상기 자연어 입력에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어이고,
상기 지정된 단어는 상기 문장에 포함된 단어들 중 지정된 유형의 단어 및/또는 지정된 위치의 단어를 포함하는
전자 장치.
청구항 2에 있어서,
상기 제1 입력 데이터는 문장 단위의 임베딩 데이터이고,
상기 제2 입력 데이터는 상기 지정된 단어의 식별 여부를 나타내기 위한 데이터인
전자 장치.
청구항 2에 있어서,
상기 제1 입력 데이터는 복수의 토큰들 각각의 임베딩 데이터를 포함하고,
상기 제2 입력 데이터는 상기 지정된 단어의 식별 여부를 나타내기 위한 데이터 및 상기 문장에서의 상기 지정된 단어의 위치에 대한 데이터를 포함하는
전자 장치.
청구항 4에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 위치에 대한 데이터에 기초하여 상기 제1 입력 데이터에서 상기 제2 입력 데이터가 결합될 위치를 식별하고,
복수의 토큰들 중 상기 식별된 위치의 토큰의 임베딩 데이터에 상기 제2 입력 데이터를 결합시키고,
상기 제2 입력 데이터가 결합된 상기 임베딩 데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 태스크를 결정하도록 구성되는
전자 장치.
청구항 2에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 자연어 입력에 따른 상기 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어로부터 지정된 의미 유사성 범위 이내의 단어를 식별하고,
상기 지정된 의미 유사성 범위 이내의 상기 단어에 기초하여 상기 제2 입력 데이터를 생성하도록 구성되는
전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 지정된 유형의 데이터는 연락처, 파일 명칭, 어플리케이션 명칭, 또는 이들의 조합에 대한 데이터인
전자 장치.
청구항 7에 있어서,
상기 자연어 입력의 상기 적어도 일부는 상기 자연어 입력에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어이고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 지정된 단어가 상기 데이터의 둘 이상의 유형들의 데이터에서 검색됨을 식별하고,
상기 둘 이상의 유형들 각각의 우선 순위에 기초하여, 상기 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 결정하고,
상기 결정된 하나의 유형에 기초하여 상기 제2 입력 데이터를 생성하도록 구성되는
전자 장치.
청구항 7에 있어서,
상기 자연어 입력의 상기 적어도 일부는 상기 자연어 입력에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어이고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 지정된 단어가 상기 데이터의 둘 이상의 유형들에 대응함을 식별하고,
상기 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 선택을 요청하는 사용자 인터페이스를 출력하고,
상기 하나의 유형을 선택하는 입력을 획득하고,
상기 입력에 기초하여 결정되는 하나의 유형에 기초하여 상기 제2 입력 데이터를 생성하도록 구성되는
전자 장치.
청구항 7에 있어서,
상기 자연어 입력의 상기 적어도 일부는 상기 자연어 입력에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어이고,
상기 제2 입력 데이터는 상기 연락처, 상기 파일 명칭, 또는 상기 어플리케이션 명칭, 또는 상기 이들의 조합 중 상기 지정된 단어가 식별된 유형을 나타내는
전자 장치.
전자 장치의 동작 방법에 있어서,
상기 전자 장치의 입력 장치를 이용하여, 자연어 입력을 획득하는 동작,
상기 자연어 입력을 제1 입력 데이터로 변환하는 동작,
상기 전자 장치의 메모리에 포함된 지정된 유형의 데이터에서 상기 자연어 입력의 적어도 일부에 대응하는 데이터를 식별하는 동작,
식별 결과에 기초하여 제2 입력 데이터를 생성하는 동작, 및
상기 제1 입력 데이터 및 상기 제2 입력 데이터에 기초하여, 상기 자연어 입력에 따른 적어도 하나의 태스크를 결정하는 동작을 포함하는
방법.
청구항 11에 있어서,
상기 자연어 입력의 상기 적어도 일부는 상기 자연어 입력에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어이고,
상기 지정된 단어는 상기 문장에 포함된 단어들 중 지정된 유형의 단어 및/또는 지정된 위치의 단어를 포함하는
방법.
청구항 12에 있어서,
상기 제1 입력 데이터는 문장 단위의 임베딩 데이터이고,
상기 제2 입력 데이터는 상기 지정된 단어의 식별 여부를 나타내기 위한 데이터인
방법.
청구항 12에 있어서,
상기 제1 입력 데이터는 복수의 토큰들 각각의 임베딩 데이터를 포함하고,
상기 제2 입력 데이터는 상기 지정된 단어의 식별 여부를 나타내기 위한 데이터 및 상기 문장에서의 상기 지정된 단어의 위치에 대한 데이터를 포함하는
방법.
청구항 14에 있어서,
상기 적어도 하나의 태스크를 결정하는 동작은,
상기 위치에 대한 데이터에 기초하여 상기 제1 입력 데이터에서 상기 제2 입력 데이터가 결합될 위치를 식별하는 동작,
복수의 토큰들 중 상기 식별된 위치의 토큰의 임베딩 데이터에 상기 제2 입력 데이터를 결합시키는 동작, 및
상기 제2 입력 데이터가 결합된 상기 임베딩 데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 태스크를 결정하는 동작을 포함하는
방법.
청구항 12에 있어서,
상기 제2 입력 데이터를 생성하는 동작은,
상기 자연어 입력에 따른 상기 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어로부터 지정된 의미 유사성 범위 이내의 단어를 식별하는 동작, 및
상기 지정된 의미 유사성 범위 이내의 상기 단어에 기초하여 상기 제2 입력 데이터를 생성하는 동작을 포함하는
방법.
청구항 11에 있어서,
상기 지정된 유형의 데이터는 연락처, 파일 명칭, 어플리케이션 명칭, 또는 이들의 조합에 대한 데이터인
방법.
청구항 17에 있어서,
상기 자연어 입력의 상기 적어도 일부는 상기 자연어 입력에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어이고,
상기 제2 입력 데이터를 생성하는 동작은,
상기 지정된 단어가 상기 데이터의 둘 이상의 유형들의 데이터에서 검색됨을 식별하는 동작,
상기 둘 이상의 유형들 각각의 우선 순위에 기초하여, 상기 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 결정하는 동작, 및
상기 결정된 하나의 유형에 기초하여 상기 제2 입력 데이터를 생성하는 동작을 포함하는
방법.
청구항 17에 있어서,
상기 자연어 입력의 상기 적어도 일부는 상기 자연어 입력에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어이고,
상기 제2 입력 데이터를 생성하는 동작은,
상기 지정된 단어가 상기 데이터의 둘 이상의 유형들에 대응함을 식별하는 동작,
상기 둘 이상의 유형들 중 하나의 유형을 선택을 요청하는 사용자 인터페이스를 출력하는 동작,
상기 하나의 유형을 선택하는 입력을 획득하는 동작, 및
상기 입력에 기초하여 결정되는 하나의 유형에 기초하여 상기 제2 입력 데이터를 생성하는 동작을 포함하는
방법.
청구항 17에 있어서,
상기 자연어 입력의 상기 적어도 일부는 상기 자연어 입력에 따른 문장에 포함된 단어들 중 지정된 단어이고,
상기 제2 입력 데이터는 상기 연락처, 상기 파일 명칭, 또는 상기 어플리케이션 명칭, 또는 상기 이들의 조합 중 상기 지정된 단어가 식별된 유형을 나타내는
방법.