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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국응용언어학회 응용언어학 응용언어학 제37권 특별호
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 75 - 116 (42page)
- DOI
- 10.17154/kjal.2021.7.37.Special.75
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This study uses conversation analysis to explore how problems of understanding are solved through talk-in-interaction between users and systems in human-machine interactions. The data were collected during a corpus-building procedure intended to improve the Sogang Dialogue System, an AI assistant program. The study focuses on cases of system-initiated repair addressing communication breakdown in a particular activity: creating a new event or finding and changing a previously scheduled event on a calendar. The analysis shows the precise nature of the troubles that arise in accomplishing the task goals of this activity, and how the system and its users coordinate to solve the problems of understanding through talk-in-interaction. The system displays trouble undertaking a user’s request when the user’s first turn does not provide all the information the system needs to process the request. The system’s repair initiations and confirmation-check questions play a pivotal role in establishing mutual understanding. The paper concludes by discussing practical implications for the design and modeling of the building blocks of human-machine interaction.
목차
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. HUMAN-MACHINE INTERACTION AND REPAIR
Ⅲ. DATA
Ⅳ. ANALYSIS
Ⅴ. DISCUSSION AND CONCLUSION
REFERENCES
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