In-Vehicle Voice User Interface 에서의 사용자 니즈 및 발화 특징 탐색 연구 (서울대 UX랩 논문)

• 실험으로 수집한 943개 발화를 41개 Intent에 따라 분류

A New Multi-Turn, Multi-Domain, Task-Oriented Dialogue Dataset

• https://nlp.stanford.edu/blog/a-new-multi-turn-multi-domain-task-oriented-dialogue-dataset/
• 3개의 Intent (navigate, schedule, weather) 를 갖는 3,031 개의 multi-turn 대화 데이터셋
• 1개의 Dialogue 당 1 ~ 4 개의 driver - assistant turn 대화 보유
  • Download Link : http:https://nlp.stanford.edu/projects/kvret/kvret_dataset_public.zip

1. 각 Intent 별로 Dialogue 의 첫번째 발화만 추출

• driver 의 첫번째 발화가 가장 intent 가 명확하게 드러나므로

2. Papago 높임말 번역

• 번역 결과 파일
  • dev + train + test set
  • 중복 문장 제거

• 길 찾기
  • navigate.csv (536 utterances)
• 날씨
  • weather.csv (525 utterances)
• 스케줄
  • schedule.csv (819 utterances)

• 길 찾기
  • 주소, 위치 찾기
    • sub_navigate_1.csv (322 utterances)
  • 경로 찾기
    • sub_navigate_2.csv (214 utterances)
• 날씨
  • 일기예보 확인 (일기예보 단순 조회, 더울까요/따뜻할까요)
    • sub_weather_1.csv (195 utterances)
  • 날씨 확인 (흐림, 맑음, 비, 눈, 우박, 기온)
    • sub_weather_2.csv (330 utterances)
• 스케줄
  • 일정 추가
    • sub_schedule_1.csv (252 utterances)
  • 알림 설정
    • sub_schedule_2.csv (177 utterances)
  • 일정 확인
    • sub_schedule_3.csv (390 utterances)

• Domain Intent SVM 분류 코드
  • SVM - Domain Intent.ipynb
• Sub Intent SVM 분류 코드
  • sub-intent_navigate.ipynb
  • sub-intent_weather.ipynb
  • sub-intent_schedule.ipynb

• intent.py (Domain Intent, Sub Intent 분류하는 코드)
  • Domain Intent - SVM 분류 결과
    • model_domain_pipeline.joblib
  • Sub Intent - SVM 분류 결과
    • model_navigate.joblib
    • model_weather.joblib
    • model_schedule.joblib
• main.py (Flask code)
• templates\session.html (웹페이지 html 코드)