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AI 학습용 말뭉치의 화용론적 특징과 대화 분석 연구 = The Study of Pragmatic Characteristics and Dialog Analysis in the AI Learning Corpus
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2022
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Korean
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학술저널
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81-112(32쪽)
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This study analyzes the dialogue structure of the corpus created for the purpose of artificial intelligence learning, and reveals the pragmatic characteristics of the corpus. The corpus was created by assuming a reservation situation in which humans use AI services. The AI learning corpus is compared with the existing corpus to reveal discourse characteristics and analyze the dialogue sequences. The AI learning corpus corresponds to commissives dialogue acts and directive dialogue acts for the purpose of speech, and specific instructions such as reservations. Various question formats are used in the AI learning corpus and the interrogative sentences used by the AI are interpreted as direct utterances and only question dialogues are performed. It is a method in which the AI must respond to the user's question, and the content of the question is something that the AI can clearly answer. A search or command consists of a single sentence in the AI learning corpus. A single user constructs a conversation with AI. In addition to questions, commands containing instructions are used together, and questions and answers appear one after another. Non-deictic expressions are used because commands or requests such as reservations occurs. There was a case where the user used indirect speech acts as an AI target, but there was no significant difference in terms of fixity and non-fixity. In the AI learning corpus, most of the discourse characteristics of the question-answering system are maintained, but AI is made to search for complex conditions or sentences with pragmatic characteristics such as indirect speech acts or implications are used. As a result of analyzing the dialogue sequences in the corpus, it is not significantly different from the existing discourse structure. However, in the corpus for AI learning, a new situation called search appears, and it seems that users use AI information search function in reservation situations.
더보기이 연구에서는 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI) 학습 목적으로 구축된 대화형 말뭉치(Corpus)의 대화문과 대화 구조를 분석하여 AI 학습용 말뭉치의 화용론적 특징을 밝힌다. 인간이 AI 서비스를 이용하는 예약과 예매 상황을 상정하여 제작한 AI 학습용 말뭉치를 기존 말뭉치와 비교하여 담화 특징을 밝히고 특정 화행이 복합된 대화로 구조화됐다는 점에서 대화이동 연속체를 분석한다. AI 학습용 말뭉치의 핵심 화행인 예약 및 예매 상황은 발화수반 목적에 비추어 보면 언약 화행 및 지시 화행에 해당하는데, AI 학습용 말뭉치에서는 예약·예매와 같은 구체적 지시가 일어나며, 음성을 실시간으로 이용하는 구어 기반 시스템이므로 기존 질의응답 시스템과 다른 특징이 나타난다. AI 학습용 말뭉치에서는 질의에서 다양한 형식을 사용하였으며, 사용자가 AI에 사용하는 의문문은 직접 발화행위로 해석될 수 있는 의문문을 이용하여 질문 화행만을 수행한다. 그리고 사용자의 질의에 대해 AI가 반드시 응답하는 방식으로 구성되어 있으며, 질의 내용은 AI가 명확히 답변할 수 있는 것이다. AI 학습용 말뭉치에서 검색이나 명령 내용이 하나의 문장으로 구성되며, 단일한 사용자가 AI와 대화문을 구성한다. 특히, 질의뿐만 아니라 질의와 관련된 지시가 담긴 명령문을 함께 사용하며, 질의와 응답이 연달아 나타난다. AI와의 대화는 인간 간 대화가 아니며 예매나 예약과 같은 명령/요청 화행이 발생하기 때문에 비직시적 표현을 사용한다. AI 대상으로 사용자는 간접 발화행위를 사용한 사례가 있었는데, 고정성과 비고정성 측면에서 인간 간 대화와 큰 차이가 없다. AI 학습용 말뭉치에서 질의응답 시스템의 담화 특성이 대부분 유지되었으나, AI에 복합적 조건을 검색하게 하거나 간접 발화행위나 함축 등 화용적 특성이 담긴 문장을 사용하는 등 기존의 질의응답 시스템의 담화와 다른 특성을 찾을 수 있다. 인간과 AI 간 예약 상황의 대화이동 연속체를 분석한 결과, 특정 화행의 경우 기존 연구에서 제시한 담화 구조와 크게 다르지 않지만, AI 학습용 말뭉치에서는 검색이라는 새로운 상황이 개입하는데, 사용자는 AI가 가지고 있는 정보 검색 기능을 예약 및 예매 상황에서 활용하는 것으로 보인다.
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