DEVICE AND METHOD FOR ANALYZING SPEECH ACT

• Main Authors: KO YOUNGJOONG, SEO MINYEONG, SEO JUNG YUN, KIM JUAE
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 24.09.2019
• Subjects: ACOUSTICS; MUSICAL INSTRUMENTS; PHYSICS; SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH RECOGNITION

A speech act analysis device comprises: a speech unit attention part which receives an input speech vector vectorizing information on which at least one morpheme and parts of speech constituting input speech are mapped, and a previous speech act vector vectorizing speech act information about previous speech of the input speech, and generates an input speech similarity vector reflecting a similarity between the input speech vector and the previous speech act vector; a conversation unit speech vector generation part which inputs the input speech similarity vector to a convolution neural network (CNN) and generates a conversation unit input speech vector obtained by vectorizing the information on the input speech in a conversation including the input speech; a conversation unit attention part receives a talker vector obtained by vectorizing talker information of the input speech and generates a conversation unit input speech similarity vector reflecting a similarity between the conversation unit input speech vector and the talker vector; and a speech act determination part which inputs the conversation unit input speech similarity vector to a recurrent neural network (RNN) and determines the speech act of the input speech. Therefore, the present invention provides a technique to identify the speaker′s intention by analyzing the speech act of the input speech. 화행 분석 장치로서, 입력 발화를 구성하는 적어도 하나 이상의 형태소들과 품사를 매핑한 정보를 벡터화한 입력 발화 벡터 및 상기 입력 발화의 이전 발화에 대한 화행 정보를 벡터화한 이전 화행 벡터를 수신하고, 상기 입력 발화 벡터와 상기 이전 화행 벡터 사이의 유사도를 반영하는 입력 발화 유사도 벡터를 생성하는 발화 단위 어텐션부, 심층 신경망(CNN, Convolution Neural Network)에 상기 입력 발화 유사도 벡터를 입력하여, 상기 입력 발화를 포함하는 대화에서 상기 입력 발화에 대한 정보를 벡터화한 대화 단위 입력 발화 벡터를 생성하는 대화 단위 발화 벡터 생성부, 상기 입력 발화의 발화자 정보를 벡터화한 발화자 벡터를 수신하고, 상기 대화 단위 입력 발화 벡터와 상기 발화자 벡터 사이의 유사도를 반영하는 대화 단위 입력 발화 유사도 벡터를 생성하는 대화 단위 어텐션부, 그리고 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)에 상기 대화 단위 입력 발화 유사도 벡터를 입력하여, 상기 입력 발화의 화행을 결정하는 화행 결정부를 포함한다.