WO2024043729A1 - 전자 장치 및 전자 장치의 사용자에 대한 응답 처리 방법 - Google Patents

전자 장치 및 전자 장치의 사용자에 대한 응답 처리 방법 Download PDF

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WO2024043729A1
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response
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electronic device
module
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최지선
김경태
송가진
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삼성전자주식회사
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    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/26—Speech to text systems

Definitions

  • Embodiments of the present disclosure relate to an electronic device and a method of processing a response to a user of the electronic device.
  • a voice assistant directly recognizes the user's utterance, then identifies the intent and domain of the utterance during the natural language understanding process and provides a response tailored to the user's utterance intent.
  • Conventional voice assistants identify the user's intent and manage responses corresponding to the intent on a 1:1 basis. In other words, a conventional voice assistant provides one answer for one user's utterance.
  • an electronic device may include a processor and a memory that stores instructions. When the instructions are executed by the processor, they can cause the electronic device to receive user input. When the instructions are executed by the processor, the electronic device can extract the first intent, second intent, and third intent from the user input in the order of speech inflow. When the instructions are executed by the processor, they cause the electronic device to generate the first intent and the third intent based on the domains of each of the first intent, the second intent, and the third intent. The first response, second response, and third response corresponding to each of the second intent and the third intent may be arranged and output differently from the utterance input order.
  • an electronic device may include a processor and a memory that stores instructions. When the instructions are executed by the processor, they can cause the electronic device to receive user input. When the instructions are executed by the processor, the electronic device can extract the first intent, second intent, and third intent from the user input in the order of speech inflow. When the instructions are executed by the processor, the electronic device generates the first intent, the second intent, and the third intent based on domain information to rearrange the output order of the response, respectively. The first response, second response, and third response corresponding to can be grouped and output in a different order from the utterance inflow order.
  • a method of operating an electronic device may include receiving a user input.
  • the method may include extracting a plurality of intents from the user input in order of utterance introduction.
  • the method may include an operation of outputting a plurality of responses corresponding to the plurality of intents in a different order from the utterance input order.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100 according to one embodiment.
  • Figure 2 is a block diagram showing an integrated intelligence system according to an embodiment.
  • Figure 3 is a diagram showing how relationship information between concepts and operations is stored in a database according to an embodiment.
  • Figure 4 is a diagram illustrating a screen on which an electronic device processes voice input received through an intelligent app, according to one embodiment.
  • Figure 5 shows a block diagram of an electronic device that performs response processing according to one embodiment.
  • Figure 6A shows intents and domains arranged according to the order in which inputs are received, according to one embodiment.
  • Figure 6b shows intents and domains whose order has been rearranged according to one embodiment.
  • Figure 7 shows a flowchart of an operation of an electronic device that reorganizes the order of responses, according to one embodiment.
  • Figure 8 shows an example of rearrangement of response order according to one embodiment.
  • Figure 9a shows an example where the response order is not reorganized according to one embodiment.
  • Figure 9b shows an example of reorganizing the response order according to one embodiment.
  • Figure 10 shows a flowchart of a response order reconfiguration operation according to one embodiment.
  • Figure 11 shows an example of a response order reconfiguration scenario according to one embodiment.
  • Figure 12 shows an example of a user interface according to an embodiment.
  • 13A and 13B show an example of a user interface according to an embodiment.
  • Figure 14 shows a flowchart of the operation of an electronic device according to one embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100, according to various embodiments.
  • the electronic device 101 communicates with the electronic device 102 through a first network 198 (e.g., a short-range wireless communication network) or a second network 199. It is possible to communicate with at least one of the electronic device 104 or the server 108 through (e.g., a long-distance wireless communication network). According to one embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108.
  • a first network 198 e.g., a short-range wireless communication network
  • a second network 199 e.g., a second network 199.
  • the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108.
  • the electronic device 101 includes a processor 120, a memory 130, an input module 150, an audio output module 155, a display module 160, an audio module 170, and a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or may include an antenna module 197.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178) may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101.
  • some of these components e.g., sensor module 176, camera module 180, or antenna module 197) are integrated into one component (e.g., display module 160). It can be.
  • the processor 120 for example, executes software (e.g., program 140) to operate at least one other component (e.g., hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can be controlled and various data processing or calculations can be performed. According to one embodiment, as at least part of data processing or computation, the processor 120 stores commands or data received from another component (e.g., sensor module 176 or communication module 190) in volatile memory 132. The commands or data stored in the volatile memory 132 can be processed, and the resulting data can be stored in the non-volatile memory 134.
  • software e.g., program 140
  • the processor 120 stores commands or data received from another component (e.g., sensor module 176 or communication module 190) in volatile memory 132.
  • the commands or data stored in the volatile memory 132 can be processed, and the resulting data can be stored in the non-volatile memory 134.
  • the processor 120 includes a main processor 121 (e.g., a central processing unit or an application processor) or an auxiliary processor 123 that can operate independently or together (e.g., a graphics processing unit, a neural network processing unit ( It may include a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor).
  • a main processor 121 e.g., a central processing unit or an application processor
  • auxiliary processor 123 e.g., a graphics processing unit, a neural network processing unit ( It may include a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the electronic device 101 includes a main processor 121 and a secondary processor 123
  • the secondary processor 123 may be set to use lower power than the main processor 121 or be specialized for a designated function. You can.
  • the auxiliary processor 123 may be implemented separately from the main processor 121 or as part of it.
  • the auxiliary processor 123 may, for example, act on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (e.g., sleep) state, or while the main processor 121 is in an active (e.g., application execution) state. ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (e.g., the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) At least some of the functions or states related to can be controlled.
  • co-processor 123 e.g., image signal processor or communication processor
  • may be implemented as part of another functionally related component e.g., camera module 180 or communication module 190. there is.
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing artificial intelligence models.
  • Artificial intelligence models can be created through machine learning. For example, such learning may be performed in the electronic device 101 itself on which the artificial intelligence model is performed, or may be performed through a separate server (e.g., server 108).
  • Learning algorithms may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but It is not limited.
  • An artificial intelligence model may include multiple artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include deep neural network (DNN), convolutional neural network (CNN), recurrent neural network (RNN), restricted boltzmann machine (RBM), belief deep network (DBN), bidirectional recurrent deep neural network (BRDNN), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the above, but is not limited to the examples described above.
  • artificial intelligence models may additionally or alternatively include software structures.
  • the memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176) of the electronic device 101. Data may include, for example, input data or output data for software (e.g., program 140) and instructions related thereto.
  • Memory 130 may include volatile memory 132 or non-volatile memory 134.
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130 and may include, for example, an operating system 142, middleware 144, or application 146.
  • the input module 150 may receive commands or data to be used in a component of the electronic device 101 (e.g., the processor 120) from outside the electronic device 101 (e.g., a user).
  • the input module 150 may include, for example, a microphone, mouse, keyboard, keys (eg, buttons), or digital pen (eg, stylus pen).
  • the sound output module 155 may output sound signals to the outside of the electronic device 101.
  • the sound output module 155 may include, for example, a speaker or a receiver. Speakers can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback.
  • the receiver can be used to receive incoming calls. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.
  • the display module 160 can visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • the display module 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector, and a control circuit for controlling the device.
  • the display module 160 may include a touch sensor configured to detect a touch, or a pressure sensor configured to measure the intensity of force generated by the touch.
  • the audio module 170 can convert sound into an electrical signal or, conversely, convert an electrical signal into sound. According to one embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device (e.g., directly or wirelessly connected to the electronic device 101). Sound may be output through the electronic device 102 (e.g., speaker or headphone).
  • the electronic device 102 e.g., speaker or headphone
  • the sensor module 176 detects the operating state (e.g., power or temperature) of the electronic device 101 or the external environmental state (e.g., user state) and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • the sensor module 176 includes, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.
  • the interface 177 may support one or more designated protocols that can be used to connect the electronic device 101 directly or wirelessly with an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card interface
  • audio interface audio interface
  • connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 179 can convert electrical signals into mechanical stimulation (e.g., vibration or movement) or electrical stimulation that the user can perceive through tactile or kinesthetic senses.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 can capture still images and moving images.
  • the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 188 can manage power supplied to the electronic device 101.
  • the power management module 188 may be implemented as at least a part of, for example, a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101.
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.
  • Communication module 190 is configured to provide a direct (e.g., wired) communication channel or wireless communication channel between electronic device 101 and an external electronic device (e.g., electronic device 102, electronic device 104, or server 108). It can support establishment and communication through established communication channels. Communication module 190 operates independently of processor 120 (e.g., an application processor) and may include one or more communication processors that support direct (e.g., wired) communication or wireless communication.
  • processor 120 e.g., an application processor
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (e.g., a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (e.g., : LAN (local area network) communication module, or power line communication module) may be included.
  • a wireless communication module 192 e.g., a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module 194 e.g., : LAN (local area network) communication module, or power line communication module
  • the corresponding communication module is a first network 198 (e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (e.g., legacy It may communicate with an external electronic device 104 through a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network
  • the wireless communication module 192 uses subscriber information (e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 to communicate within a communication network such as the first network 198 or the second network 199.
  • subscriber information e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the wireless communication module 192 may support 5G networks after 4G networks and next-generation communication technologies, for example, NR access technology (new radio access technology).
  • NR access technology provides high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low latency). -latency communications)) can be supported.
  • the wireless communication module 192 may support high frequency bands (eg, mmWave bands), for example, to achieve high data rates.
  • the wireless communication module 192 uses various technologies to secure performance in high frequency bands, for example, beamforming, massive array multiple-input and multiple-output (MIMO), and full-dimensional multiplexing. It can support technologies such as input/output (FD-MIMO: full dimensional MIMO), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements specified in the electronic device 101, an external electronic device (e.g., electronic device 104), or a network system (e.g., second network 199).
  • the wireless communication module 192 supports Peak data rate (e.g., 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (e.g., 164 dB or less) for realizing mmTC, or U-plane latency (e.g., 164 dB or less) for realizing URLLC.
  • Peak data rate e.g., 20 Gbps or more
  • loss coverage e.g., 164 dB or less
  • U-plane latency e.g., 164 dB or less
  • the antenna module 197 may transmit or receive signals or power to or from the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an antenna including a radiator made of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB).
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for the communication method used in the communication network, such as the first network 198 or the second network 199, is connected to the plurality of antennas by, for example, the communication module 190. can be selected. Signals or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the at least one selected antenna.
  • other components eg, radio frequency integrated circuit (RFIC) may be additionally formed as part of the antenna module 197.
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 197 may form a mmWave antenna module.
  • a mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (e.g., bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (e.g., mmWave band); And a plurality of antennas (e.g., array antennas) disposed on or adjacent to the second side (e.g., top or side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals in the designated high frequency band. can do.
  • a mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (e.g., bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (e.g., mmWave band); And a plurality of antennas (e.g., array antennas) disposed on or adjacent to the second side (e.g., top or side) of the
  • peripheral devices e.g., bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • signal e.g. commands or data
  • commands or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199.
  • Each of the external electronic devices 102 or 104 may be of the same or different type as the electronic device 101.
  • all or part of the operations performed in the electronic device 101 may be executed in one or more of the external electronic devices 102, 104, or 108.
  • the electronic device 101 may perform the function or service instead of executing the function or service on its own.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least part of the function or service.
  • One or more external electronic devices that have received the request may execute at least part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit the result of the execution to the electronic device 101.
  • the electronic device 101 may process the result as is or additionally and provide it as at least part of a response to the request.
  • cloud computing distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology can be used.
  • the electronic device 101 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing.
  • the external electronic device 104 may include an Internet of Things (IoT) device.
  • Server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks.
  • the external electronic device 104 or server 108 may be included in the second network 199.
  • the electronic device 101 may be applied to intelligent services (e.g., smart home, smart city, smart car, or healthcare) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • Figure 2 is a block diagram showing an integrated intelligence system according to an embodiment.
  • the integrated intelligent system 20 of one embodiment includes an electronic device (e.g., the electronic device 101 in FIG. 1), an intelligent server 200 (e.g., the server 108 in FIG. 1), and a service. It may include a server 300 (e.g., server 108 of FIG. 1).
  • the electronic device 101 of one embodiment may be a terminal device (or electronic device) capable of connecting to the Internet, for example, a mobile phone, a smartphone, a personal digital assistant (PDA), a laptop computer, a TV, a white appliance, It could be a wearable device, HMD, or smart speaker.
  • a terminal device or electronic device capable of connecting to the Internet
  • a mobile phone for example, a mobile phone, a smartphone, a personal digital assistant (PDA), a laptop computer, a TV, a white appliance, It could be a wearable device, HMD, or smart speaker.
  • PDA personal digital assistant
  • the electronic device 101 includes a communication interface 177 (e.g., interface 177 in FIG. 1), a microphone 150-1 (e.g., input module 150 in FIG. 1), and a speaker. (155-1) (e.g., audio output module 155 in FIG. 1), display module 160 (e.g., display module 160 in FIG. 1), memory 130 (e.g., memory 130 in FIG. 1) )), or a processor 120 (e.g., the processor 120 of FIG. 1).
  • the components listed above may be operatively or electrically connected to each other.
  • the communication interface 177 in one embodiment may be configured to connect to an external device to transmit and receive data.
  • the microphone 150-1 in one embodiment may receive sound (eg, a user's speech) and convert it into an electrical signal.
  • the speaker 155-1 in one embodiment may output an electrical signal as sound (eg, voice).
  • the display module 160 in one embodiment may be configured to display images or videos.
  • the display module 160 of one embodiment may also display a graphic user interface (GUI) of an app (or application program) being executed.
  • GUI graphic user interface
  • the display module 160 in one embodiment may receive a touch input through a touch sensor.
  • the display module 160 may receive text input through a touch sensor in the on-screen keyboard area displayed within the display module 160.
  • the memory 130 may store a client module 151, a software development kit (SDK) 153, and a plurality of apps 146 (eg, the application 146 of FIG. 1).
  • the client module 151 and SDK 153 may form a framework (or solution program) for performing general functions. Additionally, the client module 151 or SDK 153 may configure a framework for processing user input (eg, voice input, text input, touch input).
  • the plurality of apps 146 stored in the memory 130 of one embodiment may be programs for performing designated functions.
  • the plurality of apps 146 may include a first app 146_1 and a second app 146_3.
  • each of the plurality of apps 146 may include a plurality of operations to perform a designated function.
  • the apps may include an alarm app, a messaging app, and/or a schedule app.
  • the plurality of apps 146 are executed by the processor 120 to sequentially execute at least some of the plurality of operations.
  • the processor 120 in one embodiment may control the overall operation of the electronic device 101.
  • the processor 120 may be electrically connected to the communication interface 177, the microphone 150-1, the speaker 155-1, and the display module 160 to perform a designated operation.
  • the processor 120 of one embodiment may also execute a program stored in the memory 130 to perform a designated function.
  • the processor 120 may execute at least one of the client module 151 or the SDK 153 and perform the following operations to process user input.
  • the processor 120 may control the operation of the plurality of apps 146 through the SDK 153, for example.
  • the following operations described as operations of the client module 151 or SDK 153 may be operations performed by the processor 120.
  • the client module 151 in one embodiment may receive user input.
  • the client module 151 may receive a voice signal corresponding to a user utterance detected through the microphone 150-1.
  • the client module 151 may receive a touch input detected through the display module 160.
  • the client module 151 may receive text input detected through a keyboard or visual keyboard.
  • various types of user inputs detected through an input module included in the electronic device 101 or connected to the electronic device 101 can be received.
  • the client module 151 may transmit the received user input to the intelligent server 200.
  • the client module 151 may transmit status information of the electronic device 101 to the intelligent server 200 along with the received user input.
  • the status information may be, for example, execution status information of an app.
  • the client module 151 of one embodiment may receive a result corresponding to the received user input. For example, when the intelligent server 200 can calculate a result corresponding to the received user input, the client module 151 may receive a result corresponding to the received user input. The client module 151 may display the received result on the display module 160. Additionally, the client module 151 may output the received result as audio through the speaker 155-1.
  • the client module 151 of one embodiment may receive a plan corresponding to the received user input.
  • the client module 151 may display the results of executing multiple operations of the app according to the plan on the display module 160.
  • the client module 151 may sequentially display execution results of a plurality of operations on the display module 160 and output audio through the speaker 155-1.
  • the electronic device 101 may display only some results of executing a plurality of operations (e.g., the result of the last operation) on the display module 160, and may display audio through the speaker 155-1. Can be printed.
  • the client module 151 may receive a request from the intelligent server 200 to obtain information necessary to calculate a result corresponding to the user input. According to one embodiment, the client module 151 may transmit the necessary information to the intelligent server 200 in response to the request.
  • the client module 151 in one embodiment may transmit information as a result of executing a plurality of operations according to the plan to the intelligent server 200.
  • the intelligent server 200 can use the result information to confirm that the received user input has been processed correctly.
  • the client module 151 in one embodiment may include a voice recognition module. According to one embodiment, the client module 151 can recognize voice input that performs a limited function through the voice recognition module. For example, the client module 151 may run an intelligent app for processing voice input to perform an organic action through a designated input (e.g., wake up!).
  • the intelligent server 200 in one embodiment may receive information related to the user's voice input from the electronic device 101 through a communication network. According to one embodiment, the intelligent server 200 may change data related to the received voice input into text data. According to one embodiment, the intelligent server 200 may generate a plan for performing a task corresponding to the user's voice input based on the text data.
  • the plan may be generated by an artificial intelligence (AI) system.
  • An artificial intelligence system may be a rule-based system or a neural network-based system (e.g., a feedforward neural network (FNN), a recurrent neural network (RNN)). ))) It could be. Alternatively, it may be a combination of the above or a different artificial intelligence system.
  • a plan may be selected from a set of predefined plans or may be generated in real time in response to a user request. For example, an artificial intelligence system can select at least one plan from a plurality of predefined plans.
  • the intelligent server 200 of one embodiment may transmit a result according to the generated plan to the electronic device 101 or transmit the generated plan to the electronic device 101.
  • the electronic device 101 may display the results according to the plan on the display module 160.
  • the electronic device 101 may display the results of executing an operation according to the plan on the display module 160.
  • the intelligent server 200 of one embodiment includes a front end 210, a natural language platform 220, a capsule DB 230, an execution engine 240, It may include an end user interface (250), a management platform (260), a big data platform (270), or an analytic platform (280).
  • the front end 210 of one embodiment may receive user input received from the electronic device 101.
  • the front end 210 may transmit a response corresponding to the user input.
  • the natural language platform 220 includes an automatic speech recognition module (ASR module) 221, a natural language understanding module (NLU module) 223, and a planner module (223). It may include a planner module (225), a natural language generator module (NLG module) (227), or a text to speech module (TTS module) (229).
  • ASR module automatic speech recognition module
  • NLU module natural language understanding module
  • TTS module text to speech module
  • the automatic voice recognition module 221 of one embodiment may convert voice input received from the electronic device 101 into text data.
  • the natural language understanding module 223 in one embodiment may determine the user's intention using text data of voice input. For example, the natural language understanding module 223 may determine the user's intention by performing syntactic analysis or semantic analysis on user input in the form of text data.
  • the natural language understanding module 223 in one embodiment uses linguistic features (e.g., grammatical elements) of morphemes or phrases to determine the meaning of words extracted from user input, and matches the meaning of the identified words to the user's intent. You can determine your intention.
  • the natural language understanding module 223 can acquire intent information corresponding to the user's utterance.
  • Intention information may be information indicating the user's intention determined by interpreting text data.
  • Intent information may include information indicating an action or function that the user wishes to perform using the device.
  • the planner module 225 in one embodiment may generate a plan using the intent and parameters determined by the natural language understanding module 223. According to one embodiment, the planner module 225 may determine a plurality of domains required to perform the task based on the determined intention. The planner module 225 may determine a plurality of operations included in each of the plurality of domains determined based on the intention. According to one embodiment, the planner module 225 may determine parameters required to execute the determined plurality of operations or result values output by executing the plurality of operations. The parameters and the result values may be defined as concepts of a specified type (or class). Accordingly, the plan may include a plurality of operations and a plurality of concepts determined by the user's intention.
  • the planner module 225 may determine the relationship between the plurality of operations and the plurality of concepts in a stepwise (or hierarchical) manner. For example, the planner module 225 may determine the execution order of a plurality of operations determined based on the user's intention based on a plurality of concepts. In other words, the planner module 225 may determine the execution order of the plurality of operations based on the parameters required for execution of the plurality of operations and the results output by executing the plurality of operations. Accordingly, the planner module 225 may generate a plan that includes association information (eg, ontology) between a plurality of operations and a plurality of concepts. The planner module 225 can create a plan using information stored in the capsule database 230, which stores a set of relationships between concepts and operations.
  • association information eg, ontology
  • the natural language generation module 227 of one embodiment may change specified information into text form.
  • the information changed to the text form may be in the form of natural language speech.
  • the text-to-speech conversion module 229 in one embodiment can change information in text form into information in voice form.
  • some or all of the functions of the natural language platform 220 may be implemented in the electronic device 101.
  • the capsule database 230 may store information about the relationship between a plurality of concepts and operations corresponding to a plurality of domains.
  • a capsule may include a plurality of action objects (action objects or action information) and concept objects (concept objects or concept information) included in the plan.
  • the capsule database 230 may store a plurality of capsules in the form of CAN (concept action network).
  • a plurality of capsules may be stored in a function registry included in the capsule database 230.
  • the capsule database 230 may include a strategy registry in which strategy information necessary for determining a plan corresponding to a voice input is stored.
  • the strategy information may include standard information for determining one plan when there are multiple plans corresponding to user input.
  • the capsule database 230 may include a follow up registry in which information on follow-up actions is stored to suggest follow-up actions to the user in a specified situation.
  • the follow-up action may include, for example, follow-up speech.
  • the capsule database 230 may include a layout registry that stores layout information of information output through the electronic device 101.
  • the capsule database 230 may include a vocabulary registry where vocabulary information included in capsule information is stored.
  • the capsule database 230 may include a dialogue registry in which information about dialogue (or interaction) with a user is stored.
  • the capsule database 230 can update stored objects through a developer tool.
  • the developer tool may include, for example, a function editor for updating operation objects or concept objects.
  • the developer tool may include a vocabulary editor for updating the vocabulary.
  • the developer tool may include a strategy editor that creates and registers a strategy for determining the plan.
  • the developer tool may include a dialogue editor that creates a dialogue with the user.
  • the developer tool may include a follow up editor that can edit follow-up utterances to activate follow-up goals and provide hints. The subsequent goal may be determined based on currently set goals, user preferences, or environmental conditions.
  • the capsule database 230 may also be implemented within the electronic device 101.
  • the execution engine 240 of one embodiment may calculate a result using the generated plan.
  • the end user interface 250 may transmit the calculated result to the electronic device 101. Accordingly, the electronic device 101 may receive the result and provide the received result to the user.
  • the management platform 260 of one embodiment can manage information used in the intelligent server 200.
  • the big data platform 270 in one embodiment may collect user data.
  • the analysis platform 280 of one embodiment may manage quality of service (QoS) of the intelligent server 200. For example, the analytics platform 280 can manage the components and processing speed (or efficiency) of the intelligent server 200.
  • QoS quality of service
  • the service server 300 in one embodiment may provide a designated service (eg, food ordering or hotel reservation) to the electronic device 101.
  • the service server 300 may be a server operated by a third party.
  • the service server 300 in one embodiment may provide the intelligent server 200 with information for creating a plan corresponding to the received user input.
  • the provided information may be stored in the capsule database 230. Additionally, the service server 300 may provide result information according to the plan to the intelligent server 200.
  • the electronic device 101 can provide various intelligent services to the user in response to user input.
  • the user input may include, for example, input through a physical button, touch input, or voice input.
  • the electronic device 101 may provide a voice recognition service through an internally stored intelligent app (or voice recognition app).
  • the electronic device 101 may recognize a user utterance or voice input received through the microphone and provide a service corresponding to the recognized voice input to the user. .
  • the electronic device 101 may perform a designated operation alone or together with the intelligent server and/or service server based on the received voice input. For example, the electronic device 101 may run an app corresponding to a received voice input and perform a designated operation through the executed app.
  • the electronic device 101 when the electronic device 101 provides a service together with the intelligent server 200 and/or the service server, the electronic device 101 uses the microphone 150-1 to make a user speech. may be detected, and a signal (or voice data) corresponding to the detected user utterance may be generated. The electronic device 101 may transmit the voice data to the intelligent server 200 using the communication interface 177.
  • the intelligent server 200 In response to a voice input received from the electronic device 101, the intelligent server 200 according to one embodiment provides a plan for performing a task corresponding to the voice input, or an operation according to the plan. can produce results.
  • the plan may include, for example, a plurality of operations for performing a task corresponding to a user's voice input, and a plurality of concepts related to the plurality of operations.
  • the concept may define parameters input to the execution of the plurality of operations or result values output by the execution of the plurality of operations.
  • the plan may include association information between a plurality of operations and a plurality of concepts.
  • the electronic device 101 in one embodiment may receive the response using the communication interface 177.
  • the electronic device 101 uses the speaker 155-1 to output a voice signal generated inside the electronic device 101 to the outside, or uses the display module 160 to output a voice signal generated inside the electronic device 101. Images can be output externally.
  • FIG. 3 is a diagram showing how relationship information between concepts and operations is stored in a database, according to various embodiments.
  • the capsule database (e.g., capsule database 230 of FIG. 2) of the intelligent server (e.g., intelligent server 200 of FIG. 2) may store capsules in the form of a CAN (concept action network) 400.
  • the capsule database may store operations for processing tasks corresponding to the user's voice input, and parameters necessary for the operations in CAN (concept action network) format.
  • the capsule database may store a plurality of capsules (capsule(A) 401, capsule(B) 404) corresponding to each of a plurality of domains (eg, applications).
  • one capsule eg, capsule(A) 401
  • one domain eg, location (geo), application
  • one capsule may be associated with at least one service provider (eg, CP 1 (402) or CP 2 (403)) to perform functions for a domain related to the capsule.
  • one capsule may include at least one operation 410 and at least one concept 420 for performing a designated function.
  • the natural language platform may generate a plan for performing a task corresponding to the received voice input using capsules stored in the capsule database.
  • the planner module of the natural language platform e.g., planner module 225 in FIG. 2
  • create a plan 407 using the operations 4011, 4013 and concepts 4012, 4014 of capsule A 401 and the operations 4041 and concepts 4042 of capsule B 404. can do.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a screen on which an electronic device processes voice input received through an intelligent app according to various embodiments.
  • An electronic device may run an intelligent app to process user input through an intelligent server (e.g., intelligent server 200 in FIG. 2).
  • an intelligent server e.g., intelligent server 200 in FIG. 2.
  • the electronic device 101 when the electronic device 101 recognizes a designated voice input (e.g., wake up! or receives an input through a hardware key (e.g., a dedicated hardware key), the electronic device 101 processes the voice input.
  • a designated voice input e.g., wake up
  • a hardware key e.g., a dedicated hardware key
  • the electronic device 101 processes the voice input.
  • You can run intelligent apps for example, the electronic device 101 may run an intelligent app while executing a schedule app.
  • the electronic device 101 may display an object (e.g., an icon) 311 corresponding to an intelligent app on a display module (e.g., the display module 160 in FIGS. 1 and 2).
  • the electronic device 101 may receive voice input from a user's utterance.
  • the electronic device 101 may receive a voice input saying “Tell me this week’s schedule!”
  • the electronic device 101 may display a user interface (UI) 313 (e.g., input window) of an intelligent app displaying text data of a received voice input on the display module 160.
  • UI user interface
  • the electronic device 101 may display a result corresponding to the received voice input on the display module 160.
  • the electronic device 101 may receive a plan corresponding to the received user input and display ‘this week’s schedule’ on the display module 160 according to the plan.
  • Figure 5 shows a block diagram of an electronic device that performs response processing according to one embodiment.
  • the electronic device 101 when the electronic device 101 needs to provide a plurality of responses to the user in a multi-intent situation, the electronic device 101 reorganizes the order of the plurality of responses to efficiently provide the plurality of responses. A response can be provided.
  • the electronic device 101 may generate text input by receiving input (eg, text input and/or voice signal) from the user.
  • the electronic device 101 extracts an intent corresponding to a text input obtained by converting a text input received from the user or a voice signal received from the user, and among the extracted intents, an intent within a domain with similar characteristics This can prevent sporadic responses.
  • the electronic device 101 may output responses corresponding to each of the user's intents by arranging them differently from the utterance input order based on domain information for rearranging the output order of responses.
  • the domain information includes a first domain list that rearranges the output order of the response (e.g., a predefined context grouping domain), a second domain list that does not rearrange the output order of the response (e.g., a predefined domain block) list), and may include a combination of one or more of priorities.
  • the first domain list may include one or more domains that rearrange the output order of the response.
  • the second domain list may include one or more domains that do not rearrange the output order of the response.
  • the electronic device 101 may group and provide responses of intents classified into the same domain among the user's intents, and may respond to domains included in the first domain list although they are not the same domain. Responses can be grouped and provided. Additionally, the electronic device 101 may rearrange the output order of grouped responses based on priority. By grouping responses, the electronic device 101 can help the user who hears the response naturally continue the context of the conversation and facilitate the user's understanding of the sentence.
  • the electronic device 101 may reconfigure the order of one or more responses when the grouping condition is satisfied.
  • the electronic device 101 may check whether the domain of the intent is included in the first domain list or the second domain list and reconfigure the order of responses to be different from the utterance inflow order.
  • the electronic device 101 may extract the first intent, second intent, and third intent from the user input in the order of utterance inflow.
  • the utterance inflow order may correspond to the intent extraction order.
  • the electronic device 101 can identify the domains of each of the first intent, second intent, and third intent.
  • the electronic device 101 sends a first response corresponding to each of the first intent, the second intent, and the third intent based on the domains of each of the first intent, the second intent, and the third intent,
  • the second response and the third response may be arranged and output in a different order from the utterance input order.
  • the electronic device 101 may output the first response and the third response sequentially, and output the second response after the pair of the first response and the third response that are output continuously.
  • Only the domain of the first intent and the domain of the third intent may correspond to a domain that rearranges the output order of the response (e.g., a domain included in the first domain list).
  • the domains of the first intent and the third intent are different from the domain of the second intent, and the domains of the first intent and the third intent may be different or the same.
  • the electronic device 101 determines whether the first intent, second intent, and third intent domains are included in the first domain list or the second domain list and sends the first response and the third response to the first intent. You can group into groups and group the second response into the second group.
  • the electronic device 101 may output the second group after the first group. Additionally, the electronic device 101 may rearrange the order of the first response and the third response based on priority in the first group.
  • the third response may be output before the first response according to priority.
  • the electronic device 101 includes a voice assistant client 511, an orchestrator 531, an ASR module 532 (e.g., the automatic voice recognition module 221 of FIG. 2), and an NLU module 533. (e.g., natural language understanding module 223 in FIG. 2), DM (Dialogue Manager) 534, TTS module 535 (e.g., text-to-speech module 229 in FIG. 2), and context grouping module. It may include (536).
  • one of the voice assistant client 511, orchestrator 531, ASR module 532, NLU module 533, DM 534, TTS module 535, and context grouping module 536 may be included in a processor (eg, processor 120 of FIG. 1).
  • one or more of the orchestrator 531, the ASR module 532, the NLU module 533, the DM 534, the TTS module 535, and the context grouping module 536 are connected to the electronic device 101. It may be implemented in a server that communicates with (e.g., the server 108 in FIG. 1 and the intelligent server 200 in FIG. 2).
  • the voice assistant client 511 may receive a user's utterance.
  • the electronic device 101 includes a microphone capable of receiving user speech (e.g., microphone 150-1 in FIG. 2), a speaker (e.g., speaker 155-1 in FIG. 2), and an input in which text can be written. May include devices (e.g. touch screens).
  • the voice assistant client 511 can perform actions created in response to the user's utterance and output voice using TTS.
  • the orchestrator 531 may control the ASR module 532, NLU module 533, DM 534, TTS module 535, and context grouping module 536.
  • the ASR module 532 may receive a user's voice signal.
  • the ASR module 532 can convert voice signals into text input.
  • the ASR module 532 can convert the user utterance received through the voice assistant client 511 into a text form that can be processed by the NLU module 533.
  • the utterance input to the ASR module 532 may include one or more sentences depending on user input.
  • the NLU module 533 may analyze the form of text input through the ASR module 532.
  • text input may be received directly from the user without going through the ASR module 532.
  • the NLU module 533 may extract one or more intents and/or one or more performance parameters (e.g., slots) from text input. NLU module 533 may determine one or more responses based on one or more intents and performance parameters. The NLU module 533 can understand and determine the intent of the user's utterance. The NLU module 533 can classify intents with high similarity through speech analysis. The NLU module 533 can determine performance parameters through speech analysis.
  • intents and/or one or more performance parameters e.g., slots
  • the NLU module 533 may process the utterance based on the intent and performance parameters to determine the action that should ultimately be operated and the response that should be output from the TTS module 535.
  • the NLU module 533 may generate output text to be output to the user based on the voice signal.
  • the NLU module 533 may extract one or more intents and one or more domains from text input.
  • the NLU module 533 may determine multiple domains matching multiple intents. If the utterance received from the ASR module 532 is an utterance with multiple intents, the NLU module 533 may extract multiple intents or multiple performance parameters.
  • the NLU module 533 can detect multiple intents or multiple performance parameters based on an arbitrary algorithm. For example, the NLU module 533 may detect multiple intents or multiple performance parameters using a neural network.
  • DM module 534 may maintain the context of the conversation between the user and the voice assistant.
  • the DM module 534 may determine response information and/or actions to be provided to the user based on the intent and parameter information obtained as a result of the NLU module 533.
  • the DM module 534 may include some or all of the functions performed in the planner module 225 and/or the natural language generation module 227 of the intelligent server 200 of FIG. 2.
  • the DM module 534 may generate a plurality of responses or a unit response based on a plurality of intents and a plurality of performance parameters determined by the NLU module 533.
  • the response may include visual information, auditory information, and/or textual information.
  • the generated plurality of unit responses may be delivered/provided to the user sequentially or in parallel.
  • a plurality of unit responses may be rearranged in order through the context grouping module 536 and provided to the user.
  • the TTS module 535 may convert text data to be output into voice data to match the determined action.
  • the TTS module 535 can receive text data in the form of SSML (speech synthesis markup language), convert it into voice data, and output it.
  • SSML speech synthesis markup language
  • the context grouping module 536 may determine whether the grouping conditions of one or more domains are satisfied based on domain information. The context grouping module 536 may determine the order of one or more responses based on whether the grouping condition is satisfied.
  • the context grouping module 536 may perform grouping of one or more domains based on a first domain list or a second domain list.
  • the context grouping module 536 may reorganize the order of responses based on the grouped domains.
  • the context grouping module 536 may determine whether the grouping condition of one or more domains is satisfied based on the first domain list or the second domain list. The context grouping module 536 may perform grouping of one or more domains based on whether the grouping condition is satisfied.
  • the context grouping module 536 may determine whether one or more domains are included in the first domain list or the second domain list.
  • the context grouping module 536 may reconstruct the order of one or more responses corresponding to one or more domains based on a determination result of whether one or more domains are included in the first domain list or the second domain list.
  • the context grouping module 536 may group responses corresponding to domains included in the first domain list into a first group.
  • the context grouping module 536 may group responses corresponding to domains not included in the first domain list into a second group.
  • the context grouping module 536 may determine the order of the first group and the second group.
  • the context grouping module 536 may group responses into first and second groups using the second domain list and determine the order of the first and second groups.
  • the context grouping module 536 creates a first domain list or a second domain list based on the user's usage history, preferences for the user's responses, or attributes of one or more domains or associations between one or more domains. can be created.
  • the context grouping module 536 may extract the remaining domains by excluding some domains from one or more domains based on the second domain list.
  • the context grouping module 536 may generate a first domain list (eg, a predefined context grouping domain) based on the remaining domains.
  • the context grouping module 536 may assign priority to domains included in the first domain list.
  • the context grouping module 536 may determine the order of responses based on priority. Priority can be determined on an intent-by-intent basis or a domain-by-domain basis.
  • FIG. 6A shows intents and domains arranged according to the order in which inputs are received, according to an embodiment
  • FIG. 6B shows intents and domains whose orders are rearranged, according to an embodiment.
  • the ASR module receives a message from the user, “Tell me the fine dust level from early today, and turn on the TV.”
  • the NLU module receives the user input (e.g., as shown in the example in FIG. 6a) : From “Tell me the level of fine dust from early today, turn on the TV, and also tell me the level of fine dust”, the first intent (e.g. “Ask Ultra Fine dust”), the second intent (e.g.
  • the third intent e.g., “Ask Fine dust”
  • the domain of the first intent as the “weather” domain
  • the domain of the second intent as the “IoT” domain
  • the third intent as the “Weather” domain.
  • the domain of the intent can be classified as the “weather” domain.
  • the context grouping module may reorganize the order of responses before providing a plurality of responses corresponding to multiple intents.
  • the context grouping module 536 may include matching information about the first domain list (eg, a predefined context grouping domain) to reconstruct the order.
  • the context grouping module 536 may generate a first domain list.
  • the first domain list may be predefined by the administrator of the context grouping module 536 or may be defined by the user.
  • the first domain list may have the form shown in Table 1.
  • domains that must be considered to rearrange the order of responses may be weather, securities, and Q&A domains.
  • text responses from domains other than those included in the first domain list of Table 1 may not be considered when reconstructing the response.
  • the context grouping module 536 can consider whether meaningful usability is provided to the user when reconstructing and delivering the order of the response by defining the first domain list.
  • the example in Table 1 may be a first domain list that considers domains that provide fact information to users among domains with various attributes.
  • the context grouping module 536 can efficiently operate the response processing system by selecting domains with information provision properties as domains included in the first domain list, as shown in the example in Table 1.
  • the first intent e.g., “Ask Ultra Fine dust” corresponding to the ‘weather’ domain
  • the first intent e.g., “Ask Ultra Fine dust” 3
  • the context grouping module 536 may rearrange the order of actions or responses so that actions or responses that are related or correspond to the same domain are output together. As shown in FIG.
  • the context grouping module 536 generates a first intent (e.g., “Ask Ultra Fine dust”) corresponding to a domain included in the first domain list, and a third intent (e.g., “Ask Ultra Fine dust”). You can rearrange the order of actions or responses so that the responses of “Ask Fine dust” are output together.
  • a first intent e.g., “Ask Ultra Fine dust”
  • a third intent e.g., “Ask Ultra Fine dust”.
  • FIGS. 6A and 6B for convenience of explanation, a case where the order of responses is rearranged using the first domain list is described, but this is not limited. Depending on the embodiment, the order of responses may be rearranged using the second domain list. You can.
  • Figure 7 shows a flowchart of an operation of an electronic device that reorganizes the order of responses, according to one embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • the context grouping module selects a text input corresponding to a domain included in the first domain list among text inputs received from the user. exists, and when text inputs corresponding to domains included in the first domain list are received discontinuously (e.g., text inputs corresponding to domains included in the first domain list are not received sequentially), text input You can rearrange the order of actions or responses corresponding to .
  • an NLU module may detect one or more intents from an ASR module (e.g., ASR module 532 in Figure 5) or text input received from a user. Can (710).
  • the NLU module 533 may detect the domain, intent, and performance parameters (e.g., slots) and output them to the context grouping module 536.
  • the context grouping module 536 may determine whether the domain corresponding to the received text input is a domain included in the first domain list (720). The context grouping module 536 may not perform order reordering if the domain is not included in the first domain list (730).
  • the context grouping module 536 may determine whether the order of text input (or utterance) corresponding to the domain is consecutive (740). The context grouping module 536 may rearrange the response order if the order of text input is not consecutive (750). If the order of text input is consecutive, the context grouping module 536 may not rearrange the order of responses (760).
  • Figure 8 shows an example of rearrangement of response order according to one embodiment.
  • a context grouping module may reconstruct the order of actions or responses corresponding to one or more domains based on an ordering algorithm.
  • the context grouping module 536 can reconstruct the action or response starting from the front of the text input, or reconstruct the action or response by searching from the back of the text input.
  • the example of FIG. 8 may represent an example of an operation of rearranging the order of responses corresponding to the same domain by searching from the front of the text input.
  • Figure 8 shows an example of action/response order rearrangement in which domains corresponding to the utterance are grouped from first to last in the order of reception of the utterance when domain utterances included in the first domain list are received in a non-consecutive order.
  • the context grouping module 536 may extract the remaining domains by excluding some domains from one or more domains based on the second domain list.
  • the context grouping module 536 may generate the first domain list based on the remaining domains.
  • the context grouping module 536 may manage domains by defining a second domain list including exceptional domains instead of managing the first domain list.
  • the context grouping module 536 basically sets the system default to group all domains, and can manage only exceptional capsules that do not rearrange the output order of responses (or do not group) as a second domain list.
  • the context grouping module 536 when the context grouping module 536 selects an IoT (internet of thing) domain as the second domain list, all domains other than the IoT domain are basically regarded as domains included in the first domain list and operate. can do.
  • the context grouping module 536 does not need to match and compare the first domain list, thereby reducing execution time. Even when the number of second domain lists is limited, the context grouping module 536 can reduce the comparison time of the first domain list.
  • the context grouping module 536 may assign priority to domains included in the first domain list.
  • the context grouping module 536 may determine the order of responses based on priority.
  • the context grouping module 536 may set priorities among domains included in the first domain list and predefine domains or actions with priorities. When a domain or action with a specific priority is identified within a multi-intent utterance, the context grouping module 536 can assign priority so that the action or response can be performed before the intent of other utterances. Additionally, the context grouping module 536 may define priorities not only by domain but also by specific intent (e.g., request for current temperature).
  • the context grouping module 536 adjusts the order of responses so that the response from the high-priority weather domain (e.g., the response to weather A) comes first. You can output the response to first and the response to the security later.
  • FIG. 9A shows an example of a case where the response order is not reconfigured according to a comparative embodiment (e.g., an example where the context grouping module does not operate), and FIG. 9B shows an example of a case where the response order is reconfigured according to an embodiment (e.g. : Indicates an example of the context grouping module operating.
  • a comparative embodiment e.g., an example where the context grouping module does not operate
  • FIG. 9B shows an example of a case where the response order is reconfigured according to an embodiment (e.g. : Indicates an example of the context grouping module operating.
  • the DM module (e.g., DM module 534 of FIG. 5) follows the order defined by the context grouping module (e.g., context grouping module 536 of FIG. 5).
  • the order of actions and responses can be reconfigured simultaneously or in parallel according to Or, according to one embodiment, the DM module 534 can reconfigure only one order of actions or responses.
  • actions are sequentially generated along with responses, and finally, a response related to the TV is given, and the TV is turned on.
  • the DM module 534 may deliver responses in an order reorganized according to the context grouping module 536, but may allow actions to be operated according to the user utterance order. In other words, the operation of turning on the TV is performed second, but when transmitting the entire response, the response that the TV is turned on can be adjusted so that the response that the TV is turned on is output last.
  • the DM module 534 may additionally modify and output multiple responses after grouping or rearranging multiple responses from the same domain. For example, in FIG. 9B, responses 910 and 950 can be merged into one response and output as the response “The level of ultrafine dust is normal, and the level of fine dust is bad.” The merged response can be synthesized into a voice signal through TTS and provided to the user. According to one embodiment, for response merging, a natural language analysis or natural language generation operation may be performed on a plurality of response texts.
  • Figure 10 shows a flowchart of a response order reconfiguration operation according to one embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • an ASR module may receive a user's utterance (1010).
  • the ASR module 532 may convert the user's utterance into text (1020).
  • an NLU module (e.g., NLU module 533 in FIG. 5) can identify the intent and domain of a user's utterance.
  • the NLU module 533 can distinguish all intents and domains when an utterance containing multiple intents is introduced.
  • the context grouping module determines whether a domain to group an action or response in a multi-intent situation is included in the first domain list (e.g., a predefined You can search using context grouping domain.
  • the context grouping module 536 can group and rearrange identical or related domains (1040).
  • the context grouping module 536 may rearrange the domains to be grouped in the order in which the domains to be grouped should be processed by the DM module (eg, the DM module 534 in FIG. 5).
  • the DM module 534 may finally determine the action or response to be performed (1050).
  • the DM module 534 may determine the content or order of actions and responses that must finally be responded to according to the order changed in the context grouping module 536.
  • the TTS module (e.g., the TTS module 535 in FIG. 5) may convert the final response defined as text into SSML to output it in voice form before the voice synthesis operation by TTS (1060).
  • a device e.g., electronic device 101 in FIG. 5) may perform a final action and output a response (1070).
  • Figure 11 shows an example of a response order reconfiguration scenario according to one embodiment.
  • the response sequence reconstruction scenario 1110 is when the user sends a sentence containing multiple intents, “Tell me the fine dust levels from early today, and turn on the TV.” This could be a case where someone uttered “And please tell me the level of fine dust.”
  • the weather domain is assumed to be a domain to be grouped included in the first domain list.
  • the NLU module e.g., NLU module 533 in FIG. 5 contains the sentence “Tell me the fine dust levels from early today and turn on the TV.” Also, tell me the level of fine dust”, the first intent (e.g. “Ask Ultra Fine dust”), the second intent (e.g. “Turn on Device”), and the third intent (e.g.
  • the context grouping module corresponds to the domain of the first intent and the domain to be grouped of the third intent, and creates a domain between the first intent and the third intent. It is confirmed that these different second intents are included and arranged, and the response to each sentence can be reconstructed.
  • the context grouping module e.g., the context grouping module 536 in FIG.
  • the level of ultrafine dust is normal Turn on the TV. “The level of fine dust is bad” is reorganized into “The level of ultra-fine dust is average.” The fine dust level is bad. You can provide a response such as “Turn on the TV.” For example, the first response of the first intent (e.g., “The level of ultrafine dust is normal”), the second response of the second intent (e.g., “Turn on the TV”), and the second response of the third intent. A third response (e.g., “Fine dust levels are bad”) may be provided differently from the order of utterance input.
  • Figure 12 shows an example of a user interface according to an embodiment.
  • a processor may provide a user interface 1210.
  • the user interface 1210 may include a first user interface 1220 and a second user interface 1230.
  • the first user interface 1220 may be a user interface that allows the user to select on or off a response reconstruction function that reconstructs the response sequence.
  • the second user interface 1230 may be a user interface for selecting an operation mode of the response reconstruction function while the response reconstruction function is on (eg, activated).
  • the operation mode of the response reconstruction function may operate in a first mode (e.g., “always on” mode) or a second mode (e.g., “only in hands-free mode” mode).
  • the response reconstruction function is performed regardless of the usage environment of the electronic device (e.g., the electronic device 101 of FIG. 5), and in the second mode, the electronic device 101 is used by an external electronic device (e.g., a wireless audio device,
  • the response reconstruction function can be performed in hands-free mode connected to the vehicle (e.g., BT connection).
  • 13A and 13B show examples of user interfaces according to one embodiment.
  • a processor may provide a user interface 1310 .
  • the user interface 1310 may be used to reorganize the order arrangement of actions or responses in the same domain using a context grouping module (e.g., context grouping module 536 in FIG. 5) even in a shortcut command function that continuously performs operations. there is.
  • the user may turn on (e.g., activation) or off (e.g., deactivation) the reconfiguration function for the order placement of actions or responses to the shortcut command function through the user interface 1310.
  • the shortcut command function uses multiple command sentences set by the user (e.g., ‘Tell me about today’s fine dust’, ‘Today’) when a shortcut command (e.g., ‘morning briefing’) set by the user is entered in the form of user speech or text ‘Tell me the ultrafine dust’, ‘Tell me the KOSPI index’, sequentially or in parallel through an electronic device (e.g., the electronic device 101 in FIG. 5) or an intelligent server (e.g., the intelligent server 200 in FIG. 2). It may be a function to be performed.
  • the short command function allows users to directly write short commands and multiple command sentences.
  • Figure 13a may be a case where the reconfiguration function for the shortcut command function is off
  • Figure 13b may be a case where the reconfiguration function for the shortcut command function is on.
  • the order of multiple command sentences may be changed and displayed on the screen according to the modified order.
  • the execution order of multiple command sentences may be modified and a response may be provided.
  • Figure 14 shows a flowchart of the operation of an electronic device according to one embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 1410 to 1490 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 120 of FIG. 1) of an electronic device (e.g., electronic device 101 of FIG. 1).
  • a processor e.g., processor 120 of FIG. 1
  • an electronic device e.g., electronic device 101 of FIG. 1.
  • the electronic device 101 in an electronic device (e.g., the electronic device 101 of FIG. 1) for processing a response to a user, the electronic device 101 includes a processor (e.g., the electronic device 101 of FIG. 1). It may include a processor 120) and a memory (eg, memory 130 in FIG. 1) that stores instructions executable by the processor.
  • the processor 120 may receive text input (1410). Text may be input directly from the user or may be input by converting the user's utterance into text. Processor 120 may extract one or more intents and one or more domains from the text input (1430). Processor 120 may receive text input from the user. Alternatively, the processor 120 may generate text input by converting a voice signal received from the user.
  • the processor 120 may generate one or more responses corresponding to one or more intents (1450).
  • the processor 120 may extract one or more intents and performance parameters from text input.
  • Processor 120 may determine one or more responses based on one or more intents and performance parameters.
  • the processor 120 may determine whether the grouping conditions of one or more domains are satisfied (1470). According to one embodiment, the processor 120 selects one domain based on a first domain list (e.g., a predefined context grouping domain) or a second domain list (e.g., a predefined domain block list). It can be determined whether the above domain grouping conditions are satisfied.
  • a first domain list e.g., a predefined context grouping domain
  • a second domain list e.g., a predefined domain block list
  • the processor 120 may determine the order of one or more responses based on whether the grouping condition is satisfied (1490). The processor 120 may determine whether one or more domains are included in the first domain list or the second domain list. The processor 120 may reconstruct the order of one or more responses corresponding to one or more domains based on the result of determining whether or not they are included.
  • the processor 120 may group responses corresponding to domains included in the first domain list into a first group.
  • the processor 120 may group responses corresponding to domains not included in the first domain list into a second group.
  • the processor 120 may determine the order of the first group and the second group.
  • processor 120 creates a first domain list and/or a second domain list based on the user's usage history, preferences for the user's responses, or attributes of one or more domains or associations between one or more domains. can be created.
  • the processor 120 may extract the remaining domains by excluding some domains from one or more domains based on the second domain list.
  • the processor 120 may generate the first domain list based on the remaining domains.
  • the processor 120 may assign priority to domains included in the first domain list. Processor 120 may determine the order of responses based on priority.
  • the electronic device 101 may include a processor 120 and a memory 130 that stores instructions.
  • the instructions When the instructions are executed by the processor 120, the electronic device 101 can receive user input.
  • the instructions When the instructions are executed by the processor 120, cause the electronic device 101 to extract a first intent, a second intent, and a third intent from the user input in the order of speech inflow. can do.
  • the instructions When the instructions are executed by the processor 120, they cause the electronic device 101 to execute the first intent based on the domains of each of the first intent, the second intent, and the third intent.
  • the first response, second response, and third response corresponding to each of intent 1, the second intent, and the third intent may be arranged and output differently from the utterance inflow order.
  • the instructions cause the electronic device 101 to generate the first intent, the second intent, and the third intent for the first domain list or the second domain list.
  • the first response and the third response can be grouped into a first group, and the second response can be grouped into a second group.
  • the first domain list may include one or more domains that rearrange the output order of responses.
  • the second domain list may include one or more domains that do not rearrange the output order of the response.
  • the instructions may further cause the electronic device 101 to rearrange the order of the first response and the third response based on priority in the first group.
  • the first domain list or the second domain list may be based on the user's usage history, preference for the user's response, attributes of domains, or associations between domains.
  • the instructions may cause the electronic device 101 to sequentially output the first response and the third response.
  • the second response may be output after the pair of the first response and the third response that are sequentially output.
  • only the domain of the first intent and the domain of the third intent may correspond to a domain that rearranges the output order of the response.
  • the domains of the first intent and the third intent may be different from the domain of the second intent.
  • the domain of the first intent and the domain of the third intent may be different or the same.
  • the third response may be output before the first response according to priority.
  • the priority may be determined on an intent-by-intent basis or a domain-by-domain basis.
  • the electronic device 101 may include a processor 120 and a memory 130 that stores instructions.
  • the instructions When the instructions are executed by the processor 120, the electronic device 101 can receive user input.
  • the instructions When the instructions are executed by the processor 120, cause the electronic device 101 to extract a first intent, a second intent, and a third intent from the user input in the order of speech inflow. can do.
  • the electronic device 101 When the instructions are executed by the processor 120, the electronic device 101 generates the first intent, the second intent, and the first intent based on domain information to rearrange the output order of the response.
  • the first response, second response, and third response corresponding to each of the third intents may be grouped and output differently from the utterance inflow order.
  • the domain information may include a combination of one or more of a first domain list that rearranges the output order of the response, a second domain list that does not rearrange the output order of the response, and priority.
  • the first domain list or the second domain list may be based on the user's usage history, preference for the user's response, attributes of domains, or associations between domains.
  • the priority may be determined on an intent-by-intent basis or a domain-by-domain basis.
  • the instructions further cause the electronic device 101 to transmit the first intent, the second intent, and the third intent for the first domain list or the second domain list.
  • the first response and the third response can be grouped into a first group, and the second response can be grouped into a second group.
  • the instructions may further cause the electronic device 101 to rearrange the order of the first response and the third response in the first group according to the priority.
  • only the domain of the first intent and the domain of the third intent may correspond to a domain that rearranges the output order of the response.
  • the second group may be output after the first group.
  • the third response may be output before the first response according to the priority.
  • a method of operating the electronic device 101 may include receiving a user input.
  • the method may include extracting a plurality of intents from the user input in order of utterance introduction.
  • the method may include an operation of outputting a plurality of responses corresponding to the plurality of intents in a different order from the utterance input order.
  • the electronic device 101 includes a processor 120 and a memory 130 that stores instructions executable by the processor. It can be included.
  • the processor 120 may generate text input.
  • the processor 120 may extract multiple intents and multiple domains from the text input.
  • the processor 120 may generate a plurality of responses corresponding to the plurality of intents.
  • the processor 120 may determine whether a grouping condition for grouping at least some of the plurality of responses for the plurality of domains is satisfied.
  • the processor 120 may determine the order of the plurality of responses based on whether the grouping condition is satisfied.
  • the processor 120 may receive text input from the user. Alternatively, the processor 120 may generate the text input by converting the voice signal received from the user.
  • the processor 120 may extract the plurality of intents and performance parameters from the text input.
  • the processor 120 may determine the plurality of responses based on the plurality of intents and the performance parameters.
  • the processor 120 may determine whether the grouping conditions of the plurality of domains are satisfied based on a predefined context grouping domain.
  • the processor 120 may determine whether the plurality of domains are included in the context grouping domain.
  • the processor 120 may reorganize the order of the plurality of responses corresponding to the plurality of domains based on the result of determining whether or not the domain is included.
  • the processor 120 may group responses corresponding to domains included in the context grouping domain into a first group.
  • the processor 120 may group responses corresponding to domains not included in the context grouping domain into a second group.
  • the processor 120 may determine the order of the first group and the second group.
  • the processor 120 may generate the context grouping domain based on the user's usage history, the user's preference for responses, attributes of domains, or associations between domains.
  • the processor 120 may extract the remaining domains by excluding some domains from the plurality of domains based on a domain block list.
  • the processor 120 may create the context grouping domain based on the remaining domains.
  • the processor 120 may assign priority to domains included in the context grouping domain.
  • the processor 120 may determine the order of the plurality of responses based on the priority.
  • the electronic device 101 includes a processor 120 and a memory 130 that stores instructions executable by the processor. can do.
  • the processor 120 may generate text input.
  • the processor 120 may extract multiple intents and multiple domains from the text input.
  • the processor 120 may generate a plurality of responses corresponding to the plurality of intents.
  • the processor 120 may perform grouping of the plurality of domains based on a predefined context grouping domain.
  • the processor 120 may reorganize the order of the plurality of responses based on the grouped domains.
  • the processor 120 may receive text input from the user. Alternatively, the processor 120 may generate the text input by converting the voice signal received from the user.
  • the processor 120 may extract the plurality of intents and performance parameters from the text input.
  • the processor 120 may determine the plurality of responses based on the plurality of intents and the performance parameters.
  • the processor 120 may determine whether the grouping conditions of the plurality of domains are satisfied based on the context grouping domain. Grouping of the plurality of domains may be performed based on whether the grouping condition is satisfied.
  • the processor 120 may determine whether the plurality of domains are included in the context grouping domain.
  • the processor 120 may reorganize the order of the plurality of responses corresponding to the plurality of domains based on the result of determining whether or not the domain is included.
  • the processor 120 may group responses corresponding to domains included in the context grouping domain into a first group.
  • the processor 120 may group responses corresponding to domains not included in the context grouping domain into a second group.
  • the processor 120 may determine the order of the first group and the second group.
  • the processor 120 may generate the context grouping domain based on the user's usage history, the user's preference for responses, attributes of domains, or associations between domains.
  • the processor 120 may extract the remaining domains by excluding some domains from the plurality of domains based on a domain block list.
  • the processor 120 may create the context grouping domain based on the remaining domains.
  • the processor 120 may assign priority to domains included in the context grouping domain.
  • the processor 120 may determine the order of the plurality of responses based on the priority.
  • the method of processing a response may include an operation of generating a text input.
  • the response processing method may include extracting a plurality of intents and a plurality of domains from the text input.
  • the response processing method may include generating a plurality of responses corresponding to the plurality of intents.
  • the response processing method may include an operation of determining whether a grouping condition for grouping at least some of the plurality of responses with respect to the domains of the plurality of domains is satisfied.
  • the response processing method may include determining an order of the plurality of responses based on whether the grouping condition is satisfied.
  • Electronic devices may be of various types. Electronic devices may include, for example, portable communication devices (e.g., smartphones), computer devices, portable multimedia devices, portable medical devices, cameras, wearable devices, or home appliances. Electronic devices according to embodiments of this document are not limited to the devices described above.
  • first, second, or first or second may be used simply to distinguish one element from another, and may be used to distinguish such elements in other respects, such as importance or order) is not limited.
  • One (e.g. first) component is said to be “coupled” or “connected” to another (e.g. second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively”.
  • any of the components can be connected to the other components directly (e.g. wired), wirelessly, or through a third component.
  • module used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as logic, logic block, component, or circuit, for example. It can be used as A module may be an integrated part or a minimum unit of the parts or a part thereof that performs one or more functions. For example, according to one embodiment, the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • a storage medium e.g., built-in memory 136 or external memory 138
  • a device e.g., electronic device 101
  • a processor e.g., processor 120
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code that can be executed by an interpreter.
  • a storage medium that can be read by a device may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain signals (e.g. electromagnetic waves), and this term refers to cases where data is semi-permanently stored in the storage medium. There is no distinction between temporary storage cases.
  • Computer program products are commodities and can be traded between sellers and buyers.
  • the computer program product may be distributed in the form of a device-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)) or via an application store (e.g. Play StoreTM) or on two user devices (e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smart phones) or online.
  • a device-readable storage medium e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store e.g. Play StoreTM
  • two user devices e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smart phones) or online.
  • at least a portion of the computer program product may be at least temporarily stored or temporarily created in a device-readable storage medium, such as the memory of a manufacturer's server, an application store server, or a relay server.
  • each component (e.g., module or program) of the above-described components may include a single or plural entity, and some of the plurality of entities may be separately placed in other components. there is.
  • one or more of the components or operations described above may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • multiple components eg, modules or programs
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components in the same or similar manner as those performed by the corresponding component of the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the operations may be executed in a different order, or omitted. Alternatively, one or more other operations may be added.

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Abstract

전자 장치 및 전자 장치의 사용자에 대한 응답 처리 방법이 개시된다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 프로세서와, 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 사용자 입력을 수신하도록 할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 사용자 입력으로부터 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 제3 인텐트를 발화 유입 순서대로 추출하도록 할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트 각각의 도메인에 기초하여 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트 각각에 대응하는 제1 응답, 제2 응답, 및 제3 응답을 상기 발화 유입 순서와 다르게 배열하여 출력하도록 할 수 있다.

Description

전자 장치 및 전자 장치의 사용자에 대한 응답 처리 방법
본 개시의 실시예들은 전자 장치 및 전자 장치의 사용자에 대한 응답 처리 방법에 관한 것이다.
음성 비서(voice assistant)는 사용자의 발화를 직접 인식한 후, 자연어 이해 과정에서 해당 발화의 인텐트(intent) 및 도메인(domain)을 파악하여, 사용자 발화 의도에 맞는 응답을 제공한다.
종래의 음성 비서는 사용자의 인텐트의 파악과 인텐트에 대응하는 응답을 1:1로 관리한다. 즉, 종래의 음성 비서는 사용자의 1 개의 발화에 대하여 1 개의 답변을 제공한다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 프로세서와, 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 사용자 입력을 수신하도록 할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 사용자 입력으로부터 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 제3 인텐트를 발화 유입 순서대로 추출하도록 할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트 각각의 도메인에 기초하여 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트 각각에 대응하는 제1 응답, 제2 응답, 및 제3 응답을 상기 발화 유입 순서와 다르게 배열하여 출력하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 프로세서와, 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 사용자 입력을 수신하도록 할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 사용자 입력으로부터 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 제3 인텐트를 발화 유입 순서대로 추출하도록 할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 응답의 출력 순서를 재배치하기 위한 도메인 정보에 기초하여 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트 각각에 대응하는 제1 응답, 제2 응답, 및 제3 응답을 상기 발화 유입 순서와 다르게 그룹핑하여 출력하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 사용자 입력으로부터 복수의 인텐트를 발화 유입 순서대로 추출하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 복수의 인테트에 대응하는 복수의 응답을 상기 발화 유입 순서와 다르게 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
도 1 은, 일 실시예에 따른 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치가 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 응답 처리를 수행하는 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
도 6a는 일 실시예에 따른 입력이 수신된 순서에 따라 배치된 인텐트 및 도메인을 나타낸다.
도 6b는 일 실시예에 따른 순서가 재배치된 인텐트 및 도메인을 나타낸다.
도 7은 일 실시예에 따른 응답의 순서를 재구성하는 전자 장치의 동작의 흐름도를 나타낸다.
도 8은 일 실시예에 따른 응답 순서의 재배치의 예를 나타낸다.
도 9a는 일 실시예에 따른 응답 순서를 재구성하지 않은 경우의 예를 나타낸다.
도 9b는 일 실시예에 따른 응답 순서를 재구성한 경우의 예를 나타낸다.
도 10은 일 실시예에 따른 응답 순서 재구성 동작의 흐름도를 나타낸다.
도 11은 일 실시예에 따른 응답 순서 재구성 시나리오의 예를 나타낸다.
도 12는 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스의 일 예를 나타낸다.
도 13a 및 도 13b는 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스의 일 예를 나타낸다.
도 14는 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작의 흐름도를 나타낸다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 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 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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 제1 네트워크(198) 또는 제2 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: 제2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 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. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 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 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 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 제2 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 디바이스들간 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.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 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. 일실시예에 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 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 디바이스를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제2 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 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예의 통합 지능화 시스템(20)은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101)), 지능형 서버(200)(예: 도 1의 서버(108)), 및 서비스 서버(300)(예: 도 1의 서버(108))를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 전자 장치(101)는, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치)일 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV, 백색 가전, 웨어러블 장치, HMD, 또는 스마트 스피커일 수 있다.
도시된 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 통신 인터페이스(177)(예: 도 1의 인터페이스(177)), 마이크(150-1)(예: 도 1의 입력 모듈(150)), 스피커(155-1)(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155)), 디스플레이 모듈(160)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 메모리(130)(예: 도 1의 메모리(130)), 또는 프로세서(120)(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.
일 실시 예의 통신 인터페이스(177)는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 마이크(150-1)는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 일 실시예의 스피커(155-1)는 전기적 신호를 소리(예: 음성)으로 출력할 수 있다.
일 실시 예의 디스플레이 모듈(160)은 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이 모듈(160)은 또한 실행되는 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface)(GUI)를 표시할 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이 모듈(160)은 터치 센서를 통해 터치 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 모듈(160)은 디스플레이 모듈(160) 내에 표시되는 화상 키보드 영역의 터치 센서를 통해 텍스트 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예의 메모리(130)는 클라이언트 모듈(151), SDK(software development kit)(153), 및 복수의 앱들(146)(예: 도 1의 어플리케이션(146))을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(151), 및 SDK(153)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153)는 사용자 입력(예: 음성 입력, 텍스트 입력, 터치 입력)을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.
일 실시 예의 메모리(130)에 저장된 상기 복수의 앱들(146)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(146)은 제1 앱(146_1), 제2 앱(146_3)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(146) 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 앱들은, 알람 앱, 메시지 앱, 및/또는 스케줄 앱을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱들(146)은 프로세서(120)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.
일 실시 예의 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 통신 인터페이스(177), 마이크(150-1), 스피커(155-1), 및 디스플레이 모듈(160)과 전기적으로 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예의 프로세서(120)는 또한 상기 메모리(130)에 저장된 프로그램을 실행시켜 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153) 중 적어도 하나를 실행하여, 사용자 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들어, SDK(153)를 통해 복수의 앱(146)의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153)의 동작으로 설명된 이하의 동작은 프로세서(120)의 실행에 의한 동작일 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 마이크(150-1)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 또는, 클라이언트 모듈(151)은 디스플레이 모듈(160)을 통해 감지된 터치 입력을 수신할 수 있다. 또는, 클라이언트 모듈(151)은 키보드 또는 화상 키보드를 통해 감지된 텍스트 입력을 수신할 수 있다. 이 외에도, 전자 장치(101)에 포함된 입력 모듈 또는 전자 장치(101)에 연결된 입력 모듈을 통해 감지되는 다양한 형태의 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(151)은 수신된 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 수신된 사용자 입력과 함께, 전자 장치(101)의 상태 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 지능형 서버(200)에서 상기 수신된 사용자 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 사용자 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 상기 수신된 결과를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(151)은 상기 수신된 결과를 스피커(155-1)를 통해 오디오로 출력할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있고, 스피커(155-1)를 통해 오디오를 출력할 수 있다. 전자 장치(101)는, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있으며, 스피커(155-1)를 통해 오디오로 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 지능형 서버(200)로부터 사용자 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(200)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 사용자 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 지정된 입력(예: 웨이크 업!)을 통해 유기적인 동작을 수행하기 위한 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 수행할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(200)는 통신 망을 통해 전자 장치(101)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 사용자 음성 입력과 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 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)), 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 플랜의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의된 복수의 플랜 중 적어도 하나의 플랜을 선택할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(200)는 생성된 플랜에 따른 결과를 전자 장치(101)로 송신하거나, 생성된 플랜을 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 플랜에 따른 결과를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(200)는 프론트 엔드(front end)(210), 자연어 플랫폼(natural language platform)(220), 캡슐 데이터베이스(capsule DB)(230), 실행 엔진(execution engine)(240), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(250), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(260), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(270), 또는 분석 플랫폼(analytic platform)(280)을 포함할 수 있다.
일 실시 예의 프론트 엔드(210)는 전자 장치(101)로부터 수신된 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프론트 엔드(210)는 상기 사용자 입력에 대응되는 응답을 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(220)은 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(221), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(223), 플래너 모듈(planner module)(225), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(227) 또는 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(229)를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 자동 음성 인식 모듈(221)은 전자 장치(101)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(223)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(223)은 텍스트 데이터 형태의 사용자 입력에 대하여 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(223)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 사용자 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 자연어 이해 모듈(223)은 사용자 발화에 대응되는 의도 정보(intent information)를 획득할 수 있다. 의도 정보는 텍스트 데이터를 해석하여 판단되는 사용자의 의도를 나타내는 정보일 수 있다. 의도 정보는 사용자가 디바이스를 이용하여 실행하고자 하는 동작 또는 기능을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 플래너 모듈(225)은 자연어 이해 모듈(223)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(225)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(225)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(225)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 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 플래너 모듈(225)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(225)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(225)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(225)은 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜을 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(225)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스(230)에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.
일 실시 예의 자연어 생성 모듈(227)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(229)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(220)의 기능의 일부 기능 또는 전체 기능은 전자 장치(101)에서도 구현가능 할 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스(230)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 컨셉 오브젝트(concept object 또는 컨셉 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 CAN(concept action network)의 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스(230)에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스(230)는 음성 입력에 대응되는 플랜을 결정할 때 필요한 전략 정보가 저장된 전략 레지스트리(strategy registry)를 포함할 수 있다. 상기 전략 정보는 사용자 입력에 대응되는 복수의 플랜이 있는 경우, 하나의 플랜을 결정하기 위한 기준 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)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(230)는 전자 장치(101)를 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터렉션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스(230)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 등록하는 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(230)는 전자 장치(101) 내에도 구현이 가능할 수 있다.
일 실시 예의 실행 엔진(240)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 유저 인터페이스(250)는 산출된 결과를 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)는 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예의 매니지먼트 플랫폼(260)은 지능형 서버(200)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시 예의 빅 데이터 플랫폼(270)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시 예의 분석 플랫폼(280)은 지능형 서버(200)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(280)은 지능형 서버(200)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.
일 실시 예의 서비스 서버(300)는 전자 장치(101)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서비스 서버(300)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 일 실시 예의 서비스 서버(300)는 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(200)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는 캡슐 데이터베이스(230)에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(300)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(200)에 제공할 수 있다.
위에 기술된 통합 지능 시스템(20)에서, 상기 전자 장치(101)는, 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 전자 장치(101)는 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 전자 장치(101)는 상기 마이크를 통해 수신된 사용자 발화(utterance) 또는 음성 입력(voice input)을 인식하고, 인식된 음성 입력에 대응되는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버 및/또는 서비스 서버와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(101)가 지능형 서버(200) 및/또는 서비스 서버와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 전자 장치(101)는, 상기 마이크(150-1)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 전자 장치(101)는, 상기 음성 데이터를 통신 인터페이스(177)를 이용하여 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따른 지능형 서버(200)는 전자 장치(101)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 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 복수의 컨셉 사이의 연관 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 전자 장치(101)는, 통신 인터페이스(177)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 스피커(155-1)를 이용하여 전자 장치(101) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이 모듈(160)을 이용하여 전자 장치(101) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
상기 지능형 서버(예: 도 2의 지능형 서버(200))의 캡슐 데이터베이스(예: 도 2의 캡슐 데이터베이스(230))는 CAN (concept action network)(400) 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(capsule(A)(401), capsule(B)(404))을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐(예: capsule(A)(401))은 하나의 도메인(예: 위치(geo), 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자(예: CP 1(402) 또는 CP 2 (403))가 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(410) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(420)을 포함할 수 있다.
상기, 자연어 플랫폼(예: 도 2의 자연어 플랫폼(220))은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼의 플래너 모듈(예: 도 2의 플래너 모듈(225))은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 캡슐 A (401)의 동작들(4011,4013) 과 컨셉들(4012,4014) 및 캡슐 B(404)의 동작(4041)과 컨셉(4042)을 이용하여 플랜(407)을 생성할 수 있다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 지능형 서버(예: 도 2의 지능형 서버(200))를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 310 화면에서, 전자 장치(101)는 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. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(311)를 디스플레이 모듈(예: 도 1, 도 2의 디스플레이 모듈(160))에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 “이번주 일정 알려줘!”라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(313)(예: 입력창)를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 320 화면에서, 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 ‘이번주 일정’을 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 응답 처리를 수행하는 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 멀티 인텐트(multi-intent) 상황에서 복수의 응답을 사용자에게 제공해야할 경우, 복수의 응답의 순서를 재구성함으로써 효율적으로 복수의 응답을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자로부터 입력(예: 텍스트 입력 및/또는 음성 신호)을 수신하여 텍스트 입력을 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자로부터 수신한 텍스트 입력 또는 사용자로부터 수신한 음성 신호를 변환함으로써 획득한 텍스트 입력에 대응하는 인텐트를 추출하고, 추출한 인텐트들 중에서 성격이 유사한 도메인(domain) 내의 인텐트가 산발적으로 응답되는 것을 방지할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 응답의 출력 순서를 재배치하기 위한 도메인 정보에 기초하여 사용자의 인텐트들 각각에 대응하는 응답들을 발화 유입 순서와 다르게 다르게 배열하여 출력할 수 있다. 도메인 정보는 응답의 출력 순서를 재배치하는 제1 도메인 리스트(예: 미리 정의된 컨텍스트 그룹핑 도메인(context grouping domain)), 응답의 출력 순서를 재배치하지 않는 제2 도메인 리스트(예: 미리 정의된 도메인 블록 리스트), 및 우선순위 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있다. 제1 도메인 리스트는 응답의 출력 순서를 재배치하는 하나 이상의 도메인을 포함할 수 있다. 제2 도메인 리스트는 응답의 출력 순서를 재배치하지 않는 하나 이상의 도메인을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 인텐트들 중에서 동일한 도메인으로 분류되는 인텐트들의 응답을 그룹핑하여 제공할 수 있고, 동일한 도메인이 아니지만 제1 도메인 리스트에 포함된 도메인들에 대응하는 응답들을 그룹핑하여 제공할 수 있다. 또한, 전자 장치(101)는 우선순위에 기초하여 그룹핑된 응답들의 출력 순서를 재배치할 수 있다. 응답을 그룹핑함으로써 전자 장치(101)는 응답을 듣는 사용자로 하여금 대화의 맥락이 자연스럽게 이어지도록 도울 수 있고, 문장에 대한 사용자의 이해를 용이하게 만들 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 그룹핑 조건을 만족시키는 경우, 하나 이상의 응답의 순서를 재구성할 수 있다. 전자 장치(101)는 멀티 인텐트 입력이 수신되었을 때, 인텐트의 도메인이 제1 도메인 리스트 또는 제2 도메인 리스트에 포함되는지 여부를 확인하여 응답들의 순서를 발화 유입 순서와 다르게 재구성할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자 입력으로부터 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 제3 인텐트를 발화 유입 순서대로 추출할 수 있다. 발화 유입 순서는 인텐트의 추출 순서에 대응할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 제3 인텐트 각각의 도메인을 파악할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 상제3 인텐트 각각의 도메인에 기초하여 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 제3 인텐트 각각에 대응하는 제1 응답, 제2 응답, 및 제3 응답을 발화 유입 순서와 다르게 배열하여 출력할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 응답과 제3 응답을 연속적으로 출력하도록 하고, 제2 응답을 연속적으로 출력되는 제1 응답과 제3 응답의 쌍(pair) 보다 뒤에 출력할 수 있다. 제1 인텐트의 도메인과 제3 인텐트의 도메인만이 응답의 출력 순서를 재배치하는 도메인(예: 제1 도메인 리스트에 포함된 도메인)에 해당할 수 있다. 제1 인텐트 및 제3 인텐트의 도메인은 상기 제2 인텐트의 도메인과는 상이하고, 제1 인텐트의 도메인과 상기 제3 인텐트의 도메인은 상이하거나 동일할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 도메인 리스트 또는 제2 도메인 리스트에 대해 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 제3 인텐트의 도메인들의 포함 여부를 판단하여 제1 응답과 제3 응답을 제1 그룹으로 그룹핑하고 제2 응답을 제2 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 전자 장치(101)는 제2 그룹을 제1 그룹 보다 뒤에 출력할 수 있다. 또한, 전자 장치(101)는 제1 그룹에서 우선순위에 기초하여 제1 응답과 상기 제3 응답의 순서를 재배치할 수 있다. 제3 응답은 우선순위에 따라 제1 응답보다 먼저 출력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 음성 비서 클라이언트(511), 오케스트레이터(531), ASR 모듈(532)(예: 도 2의 자동 음성 인식 모듈(221)), NLU 모듈(533)(예: 도 2의 자연어 이해 모듈(223)), DM(Dialogue Manager)(534), TTS 모듈(535)(예: 도 2의 텍스트 음성 변환 모듈(229)) 및 컨텍스트 그룹핑(context grouping) 모듈(536)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 음성 비서 클라이언트(511), 오케스트레이터(531), ASR 모듈(532), NLU 모듈(533), DM(534), TTS 모듈(535) 및 컨텍스트 그룹핑 모듈(536) 중 하나 이상은 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))에 포함될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 오케스트레이터(531), ASR 모듈(532), NLU 모듈(533), DM(534), TTS 모듈(535) 및 컨텍스트 그룹핑 모듈(536) 중 하나 이상은 전자 장치(101)와 통신을 수행하는 서버(예: 도 1의 서버(108), 도 2의 지능형 서버(200)) 내에 구현될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 음성 비서 클라이언트(511)는 사용자의 발화를 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자 발화를 수신할 수 있는 마이크(예: 도 2의 마이크(150-1)), 스피커(예: 도 2의 스피커(155-1)) 및 텍스트가 기입될 수 있는 입력 장치(예: 터치 스크린)을 포함할 수 있다. 음성 비서 클라이언트(511)는 사용자의 발화에 대응하여 생성되는 액션을 수행할 수 있고, TTS를 이용하여 음성을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 오케스트레이터(531)는 ASR 모듈(532), NLU 모듈(533), DM(534), TTS 모듈(535), 및 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)를 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, ASR 모듈(532)은 사용자의 음성 신호를 수신할 수 있다. ASR 모듈(532)은 음성 신호를 텍스트 입력으로 변환할 수 있다. ASR 모듈(532)은 음성 비서 클라이언트(511)를 통해 유입된 사용자 발화를 NLU 모듈(533)에서 처리 가능한 텍스트 형태로 변환할 수 있다. ASR 모듈(532)로 입력되는 발화는 사용자 입력에 따라 하나 이상의 문장을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, NLU 모듈(533)은 ASR 모듈(532)을 통해 입력된 텍스트의 형태를 분석할 수 있다. 실시예에 따라, ASR 모듈(532)을 거치지 않고, 사용자로부터 텍스트 입력을 직접적으로 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, NLU 모듈(533)은 텍스트 입력으로부터 하나 이상의 인텐트 및/또는 하나 이상의 수행 파라미터(예: 슬롯(slots))를 추출할 수 있다. NLU 모듈(533)은 하나 이상의 인텐트 및 수행 파라미터에 기초하여 하나 이상의 응답을 결정할 수 있다. NLU 모듈(533)은 사용자 발화의 인텐트를 이해하고 결정할 수 있다. NLU 모듈(533)은 발화 분석을 통해 유사도 높은 인텐트를 분류할 수 있다. NLU 모듈(533)은 발화 분석을 통해 수행 파라미터를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, NLU 모듈(533)은 인텐트 및 수행 파라미터에 기초하여 발화를 처리하여 최종적으로 동작해야 하는 액션 및 TTS 모듈(535)에서 출력해야 하는 응답을 결정할 수 있다. NLU 모듈(533)은 음성 신호에 기초하여 상기 사용자에게 출력하기 위한 출력 텍스트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, NLU 모듈(533)은 텍스트 입력으로부터 하나 이상의 인텐트 및 하나 이상의 도메인을 추출할 수 있다. NLU 모듈(533)은 복수의 인텐트에 매칭되는 복수의 도메인을 결정할 수 있다. NLU 모듈(533)은 ASR 모듈(532)로부터 수신되는 발화가 복수의 인텐트를 지닌 발화인 경우, 복수의 인텐트 또는 복수의 수행 파라미터를 추출할 수 있다. NLU 모듈(533)은 임의의 알고리즘을 기반으로 복수의 인텐트 또는 복수의 수행 파라미터를 검출할 수 있다. 예를 들어, NLU 모듈(533)은 뉴럴 네트워크를 이용하여 복수의 인텐트 또는 복수의 수행 파라미터를 검출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, DM 모듈(534)은 사용자와 음성 비서 사이의 대화의 맥락(context)을 유지할 수 있다. DM 모듈(534)은 NLU 모듈(533) 결과 획득된 인텐트 및 파라미터 정보에 기반하여 사용자에게 제공해야 할 응답 정보 및/또는 액션을 결정할 수 있다. DM 모듈(534)은 도 2의 지능형 서버(200)의 플래너 모듈(225) 및/또는 자연어 생성 모듈(227)에서 수행되는 기능의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, DM 모듈(534)은 NLU 모듈(533)에서 결정된 복수의 인텐트 및 복수의 수행 파라미터에 기초하여 복수의 응답 또는 단위 응답을 생성할 수 있다. 응답은 시각 정보, 청각 정보 및/또는 텍스트 정보를 포함할 수 있다. 생성된 복수의 단위 응답들은 순차적으로, 또는 병렬적으로 사용자에게 전달/제공될 수 있다. 복수의 단위 응답들은 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)을 통해 순서가 재배치되어 사용자에게 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, TTS 모듈(535)은 최종적으로 수행할 액션이 결정되면, 결정된 액션에 부합하도록 출력되어야 하는 텍스트 데이터를 음성 데이터로 변환할 수 있다. TTS 모듈(535)은 텍스트 데이터를 SSML(speech synthesis markup language) 형태로 입력받아 음성 데이터로 변환하여 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 도메인 정보에 기초하여 하나 이상의 도메인의 그룹핑 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 그룹핑 조건의 만족 여부에 기초하여 하나 이상의 응답의 순서를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트 또는 제2 도메인 리스트에 기초하여 하나 이상의 도메인의 그룹핑을 수행할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 그룹핑된 도메인에 기초하여 응답의 순서를 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트 또는 제2 도메인 리스트에 기초하여 하나 이상의 도메인의 그룹핑 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 그룹핑 조건의 만족 여부에 기초하여 하나 이상의 도메인의 그룹핑을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 하나 이상의 도메인이 제1 도메인 리스트 또는 제2 도메인 리스트에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 하나 이상의 도메인이 제1 도메인 리스트 또는 제2 도메인 리스트에 포함되는지 여부의 판단 결과에 기초하여 하나 이상의 도메인에 대응하는 하나 이상의 응답의 순서를 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트에 포함된 도메인에 대응하는 응답들을 제1 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트에 포함되지 않은 도메인에 대응하는 응답들을 제2 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 그룹 및 제2 그룹의 순서를 결정할 수 있다. 마찬가지로, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제2 도메인 리스트를 이용하여 응답들을 제1 그룹 및 제2 그룹으로 그룹핑하고, 제1 그룹 및 제2 그룹의 순서를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 사용자의 사용 이력, 사용자의 응답에 대한 선호도 또는 하나 이상의 도메인의 속성 또는 하나 이상의 도메인 사이의 연관성에 기초하여 제1 도메인 리스트 또는 제2 도메인 리스트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제2 도메인 리스트에 기초하여 하나 이상의 도메인 중에서 일부 도메인을 제외함으로써 나머지 도메인을 추출할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 나머지 도메인에 기초하여 제1 도메인 리스트(예: 미리 정의된 컨텍스트 그룹핑 도메인)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트에 포함된 도메인에 우선 순위를 할당할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 우선 순위에 기초하여 응답의 순서를 결정할 수 있다. 우선순위는 인텐트 단위 또는 도메인 단위로 결정될 수 있다.
도 6a는 일 실시예에 따른 입력이 수신된 순서에 따라 배치된 인텐트 및 도메인을 나타내고, 도 6b는 일 실시예에 따른 순서가 재배치된 인텐트 및 도메인을 나타낸다.
도 6a 및 도 6b를 참조하면, 일 실시예에 따르면, ASR 모듈(예: 도 5의 ASR 모듈(532))이 사용자로부터 “오늘 초 미세먼지 수치 알려주고, TV 틀어줘. 그리고 미세먼지 수치도 알려줘”라는 발화를 수신하거나, 사용자로부터 동일한 문장을 텍스트 입력으로 수신한 경우, NLU 모듈(예: 도 5의 NLU 모듈(533))은 도 6a의 예시와 같이 사용자 입력(예: “오늘 초 미세먼지 수치 알려주고, TV 틀어줘. 그리고 미세먼지 수치도 알려줘)로부터 제1 인텐트(예: “Ask Ultra Fine dust”), 제2 인텐트(예: “Turn on Device”), 및 제3 인텐트(예: “Ask Fine dust”)를 발화 유입 순서대로 추출하고, 제1 인텐트의 도메인을 “날씨” 도메인으로, 제2 인텐트의 도메인을 “IoT” 도메인으로, 제3 인텐트의 도메인을 “날씨” 도메인으로 분류할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(예: 도 5의 컨텍스트 그룹핑 모듈(536))은 멀티 인텐트에 대응하는 복수의 응답을 제공하기 전에 응답의 순서를 재구성할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 순서를 재구성하기 위해 제1 도메인 리스트(예: 미리 정의된 컨텍스트 그룹핑 도메인)에 대한 매칭 정보를 포함할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트를 생성할 수 있다. 또는, 제1 도메인 리스트는 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)의 관리자에 의해 미리 정의되거나, 사용자에 의해 정의될 수 있다. 예를 들어, 제1 도메인 리스트는 표 1과 같은 형태일 수 있다.
컨텍스트 그룹핑 도메인
1 날씨
2 증권
3 Q&A
일 실시예에 따르면, 표 1의 예시에서, 사용자에 의해 멀티 인텐트를 포함하는 텍스트 입력을 수신한 경우, 응답의 순서를 재배치하기 위해 고려해야 하는 도메인은 날씨, 증권 및 Q&A 도메인일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 표 1의 제1 도메인 리스트에 포함된 도메인 외에 다른 도메인의 텍스트 응답은 응답의 재구성 시에 고려되지 않을 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트를 정의함으로써 응답의 순서를 재구성하여 전달할 때, 사용자에게 유의미한 사용성을 제공하는가 아닌가를 고려할 수 있다. 표 1의 예시는, 여러 속성의 도메인들 중에서 사용자에게 사실(fact) 정보를 제공하는 도메인을 고려한 제1 도메인 리스트일 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 표 1의 예시와 같이 정보 제공의 속성을 갖는 도메인들을 제1 도메인 리스트에 포함되는 도메인으로 선정함으로써 효율적으로 응답 처리 시스템을 운용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 도 6a의 예시에서, NLU 모듈(533)에 의해 파악된 인텐트 및 도메인 중에서 ‘날씨’ 도메인에 해당하는 제1 인텐트(예: “Ask Ultra Fine dust”), 및 제3 인텐트(예: “Ask Fine dust”)가 두 개인데, 두 개의 인텐트에 대응하는 텍스트 입력은 시간적으로 연속하지 않을 수 있다. 이 때, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 연관성이 있거나 동일한 도메인에 대응하는 액션 또는 응답의 함께 출력되도록 액션 또는 응답의 순서를 재배치할 수 있다. 도 6b에 도시된 바와 같이, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트에 포함되는 도메인에 대응하는 제1 인텐트(예: “Ask Ultra Fine dust”), 및 제3 인텐트(예: “Ask Fine dust”)의 응답이 함께 출력되도록 액션 또는 응답의 순서를 재배치할 수 있다.
도 6a 및 도 6b에서는 설명의 편의상 제1 도메인 리스트를 이용하여 응답의 순서를 재배치한 경우를 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 실시예에 따라 제2 도메인 리스트를 이용하여 응답의 순서를 재배치할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 응답의 순서를 재구성하는 전자 장치의 동작의 흐름도를 나타낸다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
도 7을 참조하면, 일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(예: 도 5의 컨텍스트 그룹핑 모듈(536))은 사용자로부터 수신된 텍스트 입력 중에서 제1 도메인 리스트에 포함되는 도메인에 대응하는 텍스트 입력이 존재하고, 제1 도메인 리스트에 포함되는 도메인에 대응하는 텍스트 입력이 비연속적으로 수신된 경우(예: 제1 도메인 리스트에 포함되는 도메인에 대응하는 텍스트 입력이 순차적으로 수신되지 않은 경우), 텍스트 입력에 대응하는 액션 또는 응답의 순서를 재배치할 수 있다.
일 실시예에 따르면, NLU 모듈(예: 도 5의 NLU 모듈(533))은 ASR 모듈(예: 도 5의 ASR 모듈(532)) 또는 사용자로부터 수신된 텍스트 입력으로부터 하나 이상의 인텐트를 검출할 수 있다(710). NLU 모듈(533)은 도메인, 인텐트 및 수행 파라미터(예: 슬롯)를 검출하여 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)로 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 수신한 텍스트 입력에 대응하는 도메인이 제1 도메인 리스트에 포함되는 도메인인지 여부를 판단할 수 있다(720). 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 도메인이 제1 도메인 리스트에 포함되지 않는 경우에 순서 재배치를 수행하지 않을 수 있다(730).
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 도메인이 제1 도메인 리스트에 포함되는 경우, 도메인에 대응하는 텍스트 입력(또는, 발화)의 순서가 연속적인지 여부를 판단할 수 있다(740). 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 텍스트 입력의 순서가 연속적이지 않은 경우, 응답 순서를 재배치할 수 있다(750). 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 텍스트 입력의 순서가 연속적인 경우, 응답의 순서를 재배치하지 않을 수 있다(760).
도 7에서는 설명의 편의상 전자 장치(101)가 제1 도메인 리스트를 이용하여 응답의 순서를 재배치한 동작을 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 실시예에 따라 전자 장치(101)는 제2 도메인 리스트를 이용하여 응답의 순서를 재배치할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 응답 순서의 재배치의 예를 나타낸다.
도 8을 참조하면, 일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(예: 도 5의 컨텍스트 그룹핑 모듈(536))은 순서 배치 알고리즘에 기초하여 하나 이상의 도메인에 대응하는 액션 또는 응답의 순서를 재구성할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 텍스트 입력의 앞쪽 순서부터 액션 또는 응답을 재구성하거나, 텍스트 입력의 뒤쪽부터 탐색하여 액션 또는 응답을 재구성할 수 있다. 도 8의 예시는, 텍스트 입력의 앞쪽부터 탐색하여 동일한 도메인에 대응하는 응답의 순서를 재배치하는 동작의 예시를 나타낼 수 있다. 보다 구체적으로, 도 8은 제1 도메인 리스트에 포함된 도메인 발화가 비연속적인 순서로 수신될 때, 발화에 대응하는 도메인을 발화의 수신 순서대로 첫번째부터 마지막까지 그룹화하는 액션/응답 순서 재배열의 예를 제공한다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제2 도메인 리스트에 기초하여 하나 이상의 도메인 중에서 일부 도메인을 제외함으로써 나머지 도메인을 추출할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 나머지 도메인에 기초하여 제1 도메인 리스트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은, 제1 도메인 리스트를 관리하는 대신 예외적인 도메인을 포함하는 제2 도메인 리스트를 정의하여 도메인을 관리할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 기본적으로 모든 도메인을 그룹핑 하도록 시스템 디폴트를 설정하고, 응답의 출력 순서를 재배치하지 않는(또는 그룹핑을 하지 않는) 예외적인 캡슐 만을 제2 도메인 리스트로 관리할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제2 도메인 리스트로 IoT(internet of thing) 도메인을 선정하는 경우, IoT 도메인 외에 모든 도메인은 기본적으로 제1 도메인 리스트에 포함된 도메인으로 간주하고 동작할 수 있다. 별도의 제2 도메인 리스트가 존재하지 않는 경우, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트를 매칭하여 비교하지 않아도 되기 때문에 실행 시간을 단축시킬 수 있다. 제2 도메인 리스트의 개수가 제한적인 경우에도, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트의 비교 시간을 줄일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트에 포함된 도메인에 우선 순위를 할당할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 우선 순위에 기초하여 응답의 순서를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 제1 도메인 리스트에 포함된 도메인들 간에 우선 순위를 설정하여 우선 순위를 갖는 도메인 또는 액션을 미리 정의할 수 있다. 멀티 인텐트 발화 내에 특정 우선 순위를 가지는 도메인이나 액션이 파악되면 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 다른 발화의 인텐트보다 먼저 액션 또는 응답할 수 있도록 우선 순위를 부여할 수 있다. 또한, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 도메인뿐만 아니라 특정 인텐트(예: 현재 온도의 요청) 단위로도 우선 순위를 정의할 수 있다.
도 8에 도시된 CASE 참조하여, 응답 순서의 재배치의 예를 설명하도록 한다. 설명의 편의를 위해 제2 도메인 리스트로 IoT 도메인을 선정하여 IoT 도메인 외 도메인은 기본적으로 제1 도메인 리스트로 간주된 것으로 가정한다. 또한, 제1 도메인 리스트에 날씨 및 증권이 포함되어 있는 경우에, 날씨 도메인이 P1(priority 1), 증권 도메인이 P2(priority 2)라고 가정한다. 도 8의 CASE에서, 사용자가 “오늘 코스피 지수 알려주고(증권 A’), 오늘 몇 도 인지 알려줘(날씨 A). 그리고 코스닥 지수 알려줘(증권 A’)”라고 발화한 경우, 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 우선 순위가 높은 날씨 도메인의 응답(예: 날씨 A에 대한 응답)이 먼저 나오도록 응답의 순서를 조정하여 날씨에 대한 응답을 먼저 출력하고 증권에 대한 응답을 나중에 출력할 수 있다.
도 9a는 비교 실시예에 따른 응답 순서를 재구성하지 않은 경우의 예(예: 컨텍스트 그룹화 모듈이 동작하지 않는 예)를 나타내고, 도 9b는 일 실시예에 따른 응답 순서를 재구성한 경우의 예(예: 컨텍스트 그룹화 모듈이 동작하는 예)를 나타낸다.
도 9a 및 도 9b를 참조하면, 일 실시예에 따르면, DM 모듈(예: 도 5의 DM 모듈((534))은 컨텍스트 그룹핑 모듈(예: 도 5의 컨텍스트 그룹핑 모듈(536))에서 정의한 순서에 따라 액션 및 응답의 순서를 동시에 또는 병렬적으로 재구성할 수 있다. 또는, 일 실시예에 따르면, DM 모듈(534)은 액션 또는 응답 중에서 어느 하나의 순서만을 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 도 9b의 예시는, 응답과 함께 액션이 순서대로 발생되어 마지막으로 TV와 관련된 응답을 주며, TV가 턴 온되는 동작이 수행될 수 있다. 그러나, DM 모듈(534)은 응답은 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)에 따라 재구성된 순서로 전달하지만 액션은 사용자 발화 순서에 맞춰 동작하도록 할 수 있다. 다시 말해, TV를 켜는 동작은 두번째로 시행되나, 전체 응답을 전달할 때는 순서 상 TV를 켰다는 응답은 맨 마지막에 출력하도록 조절할 수 있다.
일 실시예에 따르면, DM 모듈(534)은 같은 도메인의 복수 응답이 그룹핑 또는 재정렬된 후 추가적으로 복수 응답을 수정하여 출력할 수도 있다. 예를 들어, 도 9b에서 910 응답과 950 응답이 하나의 응답으로 병합되어 “초 미세먼지 수치는 보통이고, 미세먼지 수치는 나쁨입니다.”의 응답으로 출력될 수 있다. 병합된 응답은 TTS를 통해 음성 신호로 합성되어 사용자에게 제공될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 응답 병합에 대한 동작을 위해, 복수의 응답 텍스트에 대한 자연어 분석(natural language analysis) 또는 자연어 생성(natural language generation) 동작이 수행될 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 응답 순서 재구성 동작의 흐름도를 나타낸다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
도 10을 참조하면, 일 실시예에 따르면, ASR 모듈(예: 도 5의 ASR 모듈(532))은 사용자의 발화를 수신할 수 있다(1010). ASR 모듈(532)은 사용자의 발화를 텍스트로 변환할 수 있다(1020).
일 실시예에 따르면, NLU 모듈(예: 도 5의 NLU 모듈(533))은 사용자 발화의 인텐트 및 도메인을 파악할 수 있다. NLU 모듈(533)은 멀티 인텐트를 포함하는 발화가 유입된 상황일 경우, 모든 인텐트와 도메인을 구분할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 그룹핑 모듈(예: 도 5의 컨텍스트 그룹핑 모듈(536))은 멀티 인텐트 상황에서 액션 또는 응답을 그룹할 도메인이 포함되어 있는지를 제1 도메인 리스트(예: 미리 정의된 컨텍스트 그룹핑 도메인)을 이용하여 검색할 수 있다. 사용자 발화에 대응하는 도메인이 제1 도메인 리스트 에 포함되고, 인텐트가 비연속적인 순서로 배열된 경우(예: 제1 도메인 리스트 에 포함되는 도메인에 대응하는 인테트가 순차적으로 배열되지 않은 경우), 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 동일하거나 연관성 있는 도메인들을 그룹핑하여 재배치할 수 있다(1040). 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)은 그룹핑할 도메인을 그룹핑할 도메인이 DM 모듈(예: 도 5의 DM 모듈(534))에서 처리해야될 순서로 재배치할 수 있다.
일 실시예에 따르면, DM 모듈(534)은 최종적으로 수행해야 할 액션 또는 응답을 결정할 수 있다(1050). DM 모듈(534)는 컨텍스트 그룹핑 모듈(536)에서 변경된 순서에 따라, 최종적으로 응답해야 하는 액션 및 응답의 내용 또는 순서를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, TTS 모듈(예: 도 5의 TTS 모듈(535))은 TTS에 의한 음성 합성 동작 전에 텍스트로 정의된 최종 응답을 음성 형태로 출력하기 위해 SSML로 변환할 수 있다(1060). 디바이스(예: 도 5의 전자 장치(101))은 최종 액션을 수행하고 응답을 출력할 수 있다(1070).
도 11은 일 실시예에 따른 응답 순서 재구성 시나리오의 예를 나타낸다.
도 11에서, 응답 순서 재구성 시나리오(1110)는 사용자가 멀티 인텐트를 포함하는 문장 “오늘 초 미세먼지 수치 알려주고, TV 틀어줘. 그리고 미세먼지 수치도 알려줘”를 발화한 경우에 대한 것일 수 있다. 응답 순서 재구성 시나리오(1110)에서는 날씨 도메인을 제1 도메인 리스트에 포함된 그룹핑할 도메인으로 가정한다. NLU 모듈(예: 도 5의 NLU 모듈(533))은 문장 “오늘 초 미세먼지 수치 알려주고, TV 틀어줘. 그리고 미세먼지 수치도 알려줘”에서 제1 인텐트(예: “Ask Ultra Fine dust”), 제2 인텐트(예: “Turn on Device”), 및 제3 인텐트(예: “Ask Fine dust”)를 발화 유입 순서대로 추출하고, 제1 인텐트의 도메인을 “날씨” 도메인으로, 제2 인텐트의 도메인을 “IoT” 도메인으로, 제3 인텐트의 도메인을 “날씨” 도메인으로 분류할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(예: 도 5의 컨텍스트 그룹핑 모듈(536))은 제1 인텐트의 도메인과 제3 인텐트의 이 그룹핑할 날씨 도메인에 해당하고, 제1 인텐트와 제3 인텐트 사이에 도메인이 상이한 제2 인텐트가 포함되어 배열된 것으로 확인하고, 각 문장에 대한 응답을 재구성할 수 있다. 컨텍스트 그룹핑 모듈(예: 도 5의 컨텍스트 그룹핑 모듈(536))은 발화 유입 순서(또는 사용자 발화 순서)에 대응하는 응답 “초 미세먼지 수치는 보통입니다. TV를 켭니다. 미세먼지 수치는 나쁨입니다.”를 재구성하여 “초 미세먼지 수치는 보통입니다. 미세먼지 수치는 나쁨입니다. TV를 켭니다.”와 같은 응답을 제공할 수 있다. 예를 들어, 제1 인텐트의 제1 응답(예: “초 미세먼지 수치는 보통입니다”), 제2 인텐트의 제2 응답(예: “TV를 켭니다”), 제3 인텐트의 제3 응답(예: “미세먼지 수치는 나쁨입니다”)이 발화 유입 순서와 다르게 제공될 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스의 일 예를 나타낸다.
도 12를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 사용자 인터페이스(1210)를 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(1210)는 제1 사용자 인터페이스(1220) 및 제2 사용자 인터페이스(1230)를 포함할 수 있다. 제1 사용자 인터페이스(1220)는 사용자가 응답 순서를 재구성하는 응답 재구성 기능의 온 또는 오프를 선택하기 위한 사용자 인터페이스일 수 있다. 제2 사용자 인터페이스(1230)는 응답 재구성 기능이 온(예: 활성화)인 상태에서 응답 재구성 기능의 동작 모드를 선택하기 위한 사용자 인터페이스일 수 있다. 응답 재구성 기능의 동작 모드는 제1 모드(예: “항상 사용” 모드) 또는 제2 모드(예: “핸즈프리 모드에서만 사용” 모드)로 동작할 수 있다. 제1 모드에서는 전자 장치(예: 도 5의 전자 장치(101)의 사용 환경에 관계없이 응답 재구성 기능이 수행되고, 제2 모드에서는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 무선 오디오 장치, 차량)와 연결(예: BT 연결)되는 핸즈프리 모드에서 응답 재구성 기능이 수행될 수 있다.
도 13a 및 도 13b는 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스의 예를 나타낸다.
도 13a 및 도 13b를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 사용자 인터페이스(1310)를 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(1310)는 연속적으로 동작을 수행하는 단축 명령어 기능에서도 컨텍스트 그룹핑 모듈(예: 도 5의 컨텍스트 그룹핑 모듈(536))을 이용하여 동일한 도메인의 액션 또는 응답의 순서 배치를 재구성하기 위한 것일 수 있다. 사용자는 사용자 인터페이스(1310)를 통해 단축 명령어 기능에 대한 액션 또는 응답의 순서 배치에 대한 재구성 기능을 온(예: 활성화) 또는 오프(예: 비활성화)할 수 있다. 단축 명령어 기능은 사용자가 설정한 단축 명령어(예: '아침 브리핑')가 사용자 발화 또는 텍스트 형태로 입력되었을 때, 사용자가 설정한 복수의 명령 문장들(예: '오늘 미세먼지 알려줘','오늘 초미세먼지 알려줘','코스피 지수 알려줘',)을 전자 장치(예: 도 5의 전자 장치(101)) 또는 지능형 서버(예: 도 2의 지능형 서버(200))를 통해 순차적 또는 병렬적으로 수행하는 기능일 수 있다. 단축 명령어 기능은 사용자가 단축 명령어 및 복수 명령 문장을 직접 작성할 수 있다.
도 13a는 단축 명령어 기능에 대한 재구성 기능이 오프인 경우이고, 도 13b는 단축 명령어 기능에 대한 재구성 기능이 온인 경우일 수 있다. 도 13b에 도시된 바와 같이, 수정된 순서에 따라 복수 명령 문장의 순서가 변경되어 화면에 표시될 수 있다. 또는, 단축 명령어에 대한 기능이 수행될 때, 복수 명령 문장의 수행 순서가 수정되어 응답이 제공될 수 있다.
도 14는 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작의 흐름도를 나타낸다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 1410 내지 1490은 전자 장치(예: 도1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 14를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 사용자에 대한 응답을 처리하기 위한 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))에 있어서, 전자 장치(101)는, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))와, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션을 저장하는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 텍스트 입력을 수신할 수 있다(1410). 텍스트는 사용자로부터 직접 입력받거나 사용자 발화가 텍스트로 변환되어 입력된 것일 수 있다. 프로세서(120)는 텍스트 입력으로부터 하나 이상의 인텐트 및 하나 이상의 도메인을 추출할 수 있다(1430). 프로세서(120)는 사용자로부터 텍스트 입력을 수신할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 사용자로부터 수신한 음성 신호를 변환함으로써 텍스트 입력을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 하나 이상의 인텐트에 대응하는 하나 이상의 응답을 생성할 수 있다(1450). 프로세서(120)는, 텍스트 입력으로부터 하나 이상의 인텐트 및 수행 파라미터 추출할 수 있다. 프로세서(120)는 하나 이상의 인텐트 및 수행 파라미터에 기초하여 하나 이상의 응답을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면 프로세서(120)는 하나 이상의 도메인의 그룹핑 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다(1470). 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 제1 도메인 리스트(예: 미리 정의된 컨텍스트 그룹핑 도메인(context grouping domain)) 또는 제2 도메인 리스트(예: 미리 정의된 도메인 블록 리스트)에 기초하여 하나 이상의 도메인의 그룹핑 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면 프로세서(120)는 그룹핑 조건의 만족 여부에 기초하여 하나 이상의 응답의 순서를 결정할 수 있다(1490). 프로세서(120)는, 하나 이상의 도메인이 제1 도메인 리스트 또는 제2 도메인 리스트에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 포함되는지 여부의 판단 결과에 기초하여 하나 이상의 도메인에 대응하는 하나 이상의 응답의 순서를 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 제1 도메인 리스트에 포함된 도메인에 대응하는 응답들을 제1 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 도메인 리스트에 포함되지 않은 도메인에 대응하는 응답들을 제2 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 그룹 및 제2 그룹의 순서를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 사용자의 사용 이력, 사용자의 응답에 대한 선호도 또는 하나 이상의 도메인의 속성 또는 하나 이상의 도메인 사이의 연관성에 기초하여 제1 도메인 리스트 및/또는 제2 도메인 리스트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 제2 도메인 리스트에 기초하여 하나 이상의 도메인 중에서 일부 도메인을 제외함으로써 나머지 도메인을 추출할 수 있다. 프로세서(120)는 나머지 도메인에 기초하여 제1 도메인 리스트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 제1 도메인 리스트에 포함된 도메인에 우선 순위를 할당할 수 있다. 프로세서(120)는 우선 순위에 기초하여 응답의 순서를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는, 프로세서(120)와, 인스트럭션을 저장하는 메모리(130)를 포함할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서(120)에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치(101)로 하여금, 사용자 입력을 수신하도록 할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서(120)에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치(101)로 하여금, 상기 사용자 입력으로부터 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 제3 인텐트를 발화 유입 순서대로 추출하도록 할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서(120)에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치(101)로 하여금, 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트 각각의 도메인에 기초하여 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트 각각에 대응하는 제1 응답, 제2 응답, 및 제3 응답을 상기 발화 유입 순서와 다르게 배열하여 출력하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스터럭션들은 상기 전자 장치(101)로 하여금 더, 제1 도메인 리스트 또는 제2 도메인 리스트에 대해 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트의 도메인들의 포함 여부를 판단하여 상기 제1 응답과 상기 제3 응답을 제1 그룹으로 그룹핑하고 상기 제2 응답을 제2 그룹으로 그룹핑하도록 할 수 있다. 상기 제1 도메인 리스트는 응답의 출력 순서를 재배치하는 하나 이상의 도메인을 포함할 수 있다. 상기 제2 도메인 리스트는 응답의 출력 순서를 재배치하지 않는 하나 이상의 도메인을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스터럭션들은 상기 전자 장치(101)로 하여금 더, 상기 제1 그룹에서 우선순위에 기초하여 상기 제1 응답과 상기 제3 응답의 순서를 재배치하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 도메인 리스트 또는 상기 제2 도메인 리스트는, 사용자의 사용 이력, 사용자의 응답에 대한 선호도 또는 도메인의 속성 또는 도메인 사이의 연관성에 기초할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스터럭션들은 상기 전자 장치(101)로 하여금, 상기 제1 응답과 상기 제3 응답을 연속적으로 출력하도록 할 수 있다. 상기 제2 응답은 연속적으로 출력되는 상기 제1 응답과 상기 제3 응답의 쌍(pair) 보다 뒤에 출력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 인텐트의 도메인과 상기 제3 인텐트의 도메인만이 응답의 출력 순서를 재배치하는 도메인에 해당할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 인텐트 및 상기 제3 인텐트의 도메인은 상기 제2 인텐트의 도메인과는 상이할 수 있다. 상기 제1 인텐트의 도메인과 상기 제3 인텐트의 도메인은 상이하거나 동일할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제3 응답은 우선순위에 따라 상기 제1 응답보다 먼저 출력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 우선순위는, 인텐트 단위 또는 도메인 단위로 결정되는 것일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는, 프로세서(120)와, 인스트럭션을 저장하는 메모리(130)를 포함할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서(120)에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치(101)로 하여금, 사용자 입력을 수신하도록 할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서(120)에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치(101)로 하여금, 상기 사용자 입력으로부터 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 제3 인텐트를 발화 유입 순서대로 추출하도록 할 수 있다. 상기 인스터럭션들이 상기 프로세서(120)에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치(101)로 하여금, 응답의 출력 순서를 재배치하기 위한 도메인 정보에 기초하여 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트 각각에 대응하는 제1 응답, 제2 응답, 및 제3 응답을 상기 발화 유입 순서와 다르게 그룹핑하여 출력하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 도메인 정보는, 응답의 출력 순서를 재배치하는 제1 도메인 리스트와, 응답의 출력 순서를 재배치하지 않는 제2 도메인 리스트와, 우선순위 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 도메인 리스트 또는 상기 제2 도메인 리스트는, 사용자의 사용 이력, 사용자의 응답에 대한 선호도 또는 도메인의 속성 또는 도메인 사이의 연관성에 기초할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 우선순위는, 인텐트 단위 또는 도메인 단위로 결정되는 것일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스터럭션들은 상기 전자 장치(101)로 하여금 더, 상기 제1 도메인 리스트 또는 상기 제2 도메인 리스트에 대해 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트의 도메인들의 포함 여부를 판단하여 상기 제1 응답과 상기 제3 응답을 제1 그룹으로 그룹핑하고 상기 제2 응답을 제2 그룹으로 그룹핑하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스터럭션들은 상기 전자 장치(101)로 하여금 더, 상기 제1 그룹에서 상기 우선순위에 따라 상기 제1 응답과 상기 제3 응답의 순서를 재배치하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 인텐트의 도메인과 상기 제3 인텐트의 도메인만이 응답의 출력 순서를 재배치하는 도메인에 해당할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제2 그룹이 상기 제1 그룹 보다 뒤에 출력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제3 응답은 상기 우선순위에 따라 상기 제1 응답보다 먼저 출력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)의 동작 방법은 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 사용자 입력으로부터 복수의 인텐트를 발화 유입 순서대로 추출하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 복수의 인테트에 대응하는 복수의 응답을 상기 발화 유입 순서와 다르게 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자에 대한 응답을 처리하기 위한 전자 장치(101)에 있어서, 전자 장치(101)는, 프로세서(120)와, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션을 저장하는 메모리(130)를 포함할 수 있다. 상기 프로세서(120)는, 텍스트 입력을 생성할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 텍스트 입력으로부터 복수의 인텐트 및 복수의 도메인을 추출할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 복수의 인텐트에 대응하는 복수의 응답을 생성할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 복수의 도메인에 대해서 상기 복수의 응답 중에서 적어도 일부를 그룹핑하는 그룹핑 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 그룹핑 조건의 만족 여부에 기초하여 상기 복수의 응답의 순서를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 사용자로부터 텍스트 입력을 수신할 수 있다. 또는, 상기 프로세서(120)는 상기 사용자로부터 수신한 음성 신호를 변환함으로써 상기 텍스트 입력을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 텍스트 입력으로부터 상기 복수의 인텐트 및 수행 파라미터 추출할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 복수의 인텐트 및 상기 수행 파라미터에 기초하여 상기 복수의 응답을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 미리 정의된 컨텍스트 그룹핑 도메인(context grouping domain)에 기초하여 상기 복수의 도메인의 그룹핑 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 복수의 도메인이 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 포함되는지 여부의 판단 결과에 기초하여 상기 복수의 도메인에 대응하는 상기 복수의 응답의 순서를 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인에 포함된 도메인에 대응하는 응답들을 제1 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인에 포함되지 않은 도메인에 대응하는 응답들을 제2 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹의 순서를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 사용자의 사용 이력, 상기 사용자의 응답에 대한 선호도 또는 도메인의 속성 또는 도메인 사이의 연관성에 기초하여 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 도메인 블록 리스트(block list)에 기초하여 상기 복수의 도메인 중에서 일부 도메인을 제외함으로써 나머지 도메인을 추출할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 나머지 도메인에 기초하여 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인에 포함된 도메인에 우선 순위를 할당할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 우선 순위에 기초하여 상기 복수의 응답의 순서를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자에 대한 응답을 처리하기 위한 전자 장치(101)에 있어서, 전자 장치(101)는 프로세서(120)와, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션을 저장하는 메모리(130)를 포함할 수 있다. 상기 프로세서(120)는, 텍스트 입력을 생성할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 텍스트 입력으로부터 복수의 인텐트 및 복수의 도메인을 추출할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 복수의 인텐트에 대응하는 복수의 응답을 생성할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 미리 정의된 컨텍스트 그룹핑 도메인에 기초하여 상기 복수의 도메인의 그룹핑을 수행할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 그룹핑된 도메인에 기초하여 상기 복수의 응답의 순서를 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 사용자로부터 텍스트 입력을 수신할 수 있다. 또는, 상기 프로세서(120)는 상기 사용자로부터 수신한 음성 신호를 변환함으로써 상기 텍스트 입력을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 텍스트 입력으로부터 상기 복수의 인텐트 및 수행 파라미터 추출할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 복수의 인텐트 및 상기 수행 파라미터에 기초하여 상기 복수의 응답을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인(context grouping domain)에 기초하여 상기 복수의 도메인의 그룹핑 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다. 상기 그룹핑 조건의 만족 여부에 기초하여 상기 복수의 도메인의 그룹핑을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 복수의 도메인이 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 포함되는지 여부의 판단 결과에 기초하여 상기 복수의 도메인에 대응하는 상기 복수의 응답의 순서를 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인에 포함된 도메인에 대응하는 응답들을 제1 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인에 포함되지 않은 도메인에 대응하는 응답들을 제2 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹의 순서를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 사용자의 사용 이력, 상기 사용자의 응답에 대한 선호도 또는 도메인의 속성 또는 도메인 사이의 연관성에 기초하여 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 도메인 블록 리스트(block list)에 기초하여 상기 복수의 도메인 중에서 일부 도메인을 제외함으로써 나머지 도메인을 추출할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 나머지 도메인에 기초하여 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 컨텍스트 그룹핑 도메인에 포함된 도메인에 우선 순위를 할당할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 우선 순위에 기초하여 상기 복수의 응답의 순서를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)의 사용자에 대한 응답 처리 방법에 있어서, 상기 응답 처리 방법은, 텍스트 입력을 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 응답 처리 방법은, 상기 텍스트 입력으로부터 복수의 인텐트 및 복수의 도메인을 추출하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 응답 처리 방법은, 상기 복수의 인텐트에 대응하는 복수의 응답을 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 응답 처리 방법은, 상기 복수의 도메인의 도메인에 대해서 상기 복수의 응답 중에서 적어도 일부를 그룹핑하는 그룹핑 조건의 만족 여부를 판단하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 응답 처리 방법은, 상기 그룹핑 조건의 만족 여부에 기초하여 상기 복수의 응답의 순서를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 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 디바이스, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 디바이스들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 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. "제1", "제2", 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: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 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 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 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, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 디바이스(machine)(예: 전자 장치(101))에 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, 디바이스(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 디바이스가 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. 디바이스로 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.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 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 디바이스로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)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 디바이스로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 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 실시예들에 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 실시예들에 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 (15)

  1. 전자 장치(101)에 있어서,
    프로세서(120); 및
    인스트럭션을 저장하는 메모리(130)
    를 포함하고,
    상기 인스터럭션들이 상기 프로세서(120)에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치(101)로 하여금,
    사용자 입력을 수신하고,
    상기 사용자 입력으로부터 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 제3 인텐트를 발화 유입 순서대로 추출하고,
    상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트 각각의 도메인에 기초하여 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트 각각에 대응하는 제1 응답, 제2 응답, 및 제3 응답을 상기 발화 유입 순서와 다르게 배열하여 출력하도록 하는,
    전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인스터럭션들은 상기 전자 장치(101)로 하여금 더,
    제1 도메인 리스트 또는 제2 도메인 리스트에 대해 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트의 도메인들의 포함 여부를 판단하여 상기 제1 응답과 상기 제3 응답을 제1 그룹으로 그룹핑하고 상기 제2 응답을 제2 그룹으로 그룹핑하도록 하는,
    상기 제1 도메인 리스트는 응답의 출력 순서를 재배치하는 하나 이상의 도메인을 포함하고,
    상기 제2 도메인 리스트는 응답의 출력 순서를 재배치하지 않는 하나 이상의 도메인을 포함하는,
    전자 장치.
  3. 제1항 및 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인스터럭션들은 상기 전자 장치(101)로 하여금 더,
    상기 제1 그룹에서 우선순위에 기초하여 상기 제1 응답과 상기 제3 응답의 순서를 재배치하도록 하는,
    전자 장치.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제1 도메인 리스트 또는 상기 제2 도메인 리스트는,
    사용자의 사용 이력, 사용자의 응답에 대한 선호도 또는 도메인의 속성 또는 도메인 사이의 연관성에 기초하는,
    전자 장치.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인스터럭션들은 상기 전자 장치(101)로 하여금,
    상기 제1 응답과 상기 제3 응답을 연속적으로 출력하도록 하고,
    상기 제2 응답은 연속적으로 출력되는 상기 제1 응답과 상기 제3 응답의 쌍(pair) 보다 뒤에 출력되는,
    전자 장치.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제1 인텐트의 도메인과 상기 제3 인텐트의 도메인만이 응답의 출력 순서를 재배치하는 도메인에 해당하는,
    전자 장치.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제1 인텐트 및 상기 제3 인텐트의 도메인은 상기 제2 인텐트의 도메인과는 상이하고,
    상기 제1 인텐트의 도메인과 상기 제3 인텐트의 도메인은 상이하거나 동일한,
    전자 장치.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제3 응답은 우선순위에 따라 상기 제1 응답보다 먼저 출력되는,
    전자 장치.
  9. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 우선순위는,
    인텐트 단위 또는 도메인 단위로 결정되는 것인,
    전자 장치.
  10. 전자 장치(101)에 있어서,
    프로세서(120); 및
    인스트럭션들을 저장하는 메모리(130)
    를 포함하고,
    상기 인스터럭션들이 상기 프로세서(120)에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치(101)로 하여금,
    사용자 입력을 수신하고,
    상기 사용자 입력으로부터 제1 인텐트, 제2 인텐트, 및 제3 인텐트를 발화 유입 순서대로 추출하고,
    응답의 출력 순서를 재배치하기 위한 도메인 정보에 기초하여 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트 각각에 대응하는 제1 응답, 제2 응답, 및 제3 응답을 상기 발화 유입 순서와 다르게 그룹핑하여 출력하도록 하는,
    전자 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 도메인 정보는,
    응답의 출력 순서를 재배치하는 제1 도메인 리스트;
    응답의 출력 순서를 재배치하지 않는 제2 도메인 리스트; 및
    우선순위
    중 하나 이상의 조합을 포함하는,
    전자 장치.
  12. 제10항 및 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제1 도메인 리스트 또는 상기 제2 도메인 리스트는,
    사용자의 사용 이력, 사용자의 응답에 대한 선호도 또는 도메인의 속성 또는 도메인 사이의 연관성에 기초하는,
    전자 장치.
  13. 제10항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 우선순위는,
    인텐트 단위 또는 도메인 단위로 결정되는 것인,
    전자 장치.
  14. 제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인스터럭션들은 상기 전자 장치(101)로 하여금 더,
    상기 제1 도메인 리스트 또는 상기 제2 도메인 리스트에 대해 상기 제1 인텐트, 상기 제2 인텐트, 및 상기 제3 인텐트의 도메인들의 포함 여부를 판단하여 상기 제1 응답과 상기 제3 응답을 제1 그룹으로 그룹핑하고 상기 제2 응답을 제2 그룹으로 그룹핑하도록 하는,
    전자 장치.
  15. 전자 장치(101)의 동작 방법에 있어서,
    사용자 입력을 수신하는 동작;
    상기 사용자 입력으로부터 복수의 인텐트를 발화 유입 순서대로 추출하는 동작; 및
    상기 복수의 인테트에 대응하는 복수의 응답을 상기 발화 유입 순서와 다르게 출력하는 동작
    을 포함하는, 동작 방법.
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