한국어정보학회:학술대회논문집
- 2017.10a
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- Pages.220-224
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- 2017
RNN Sentence Embedding and ELM Algorithm Based Domain and Dialogue Acts Classification for Customer Counseling in Finance Domain
RNN 문장 임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 금융 도메인 고객상담 대화 도메인 및 화행분류 방법
- Oh, Kyo-Joong (KAIST, School of Computing) ;
- Park, Chanyong (KAIST, School of Computing) ;
- Lee, DongKun (KAIST, School of Computing) ;
- Lim, Chae-Gyun (KAIST, School of Computing) ;
- Choi, Ho-Jin (KAIST, School of Computing)
- 오교중 (한국과학기술원, 전산학부) ;
- 박찬용 (한국과학기술원, 전산학부) ;
- 이동건 (한국과학기술원, 전산학부) ;
- 임채균 (한국과학기술원, 전산학부) ;
- 최호진 (한국과학기술원, 전산학부)
- Published : 2017.10.13
Abstract
최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.