음성 대화 시스템에서 음성 인식 오류는 전체 시스템의 치명적인 결과를 초래한다. 음성 인식 오류가 부분적으로 발생하여 화행 분석이 실패했을 때 시스템은 원활한 대화를 진행할 수 없다. 본 논문은 양식 채우기 대화 형식에서 발생하는 음성 인식 오류 유형에 따라 시스템이 사용자 발화의 화행을 추론하기 위한 부대화 생성 전략을 제안한다. 제안하는 방법을 계획기반 대화 모델로 구현하여 실험하였고, 사용자 작업 실패 오류의 약27%를 보완하여 성능을 향상시켰으며 전체 시스템의 사용자 작업 성공률은 약 89%이다.
Speech recognition errors cause fatal results in a spoken dialogue system. When a system can not determine the speech-act of u utterance due to speech recognition errors, a dialogue system has a difficulty in continuing conversation. In this paper, we propose strategies for sub-dialogue generation by inferring the speech-act of an utterance with patterns of recognition errors on the field of form-filling dialogue. We used the proposed method on a plan-based dialogue model, corrected 27% of incomplete tasks, and acquired overall 89% of task completion rate.
