A Dialogue System using CNN Sequence-to-Sequence

CNN Sequence-to-Sequence를 이용한 대화 시스템 생성

본 논문에서는 CNN Seq2Seq 구조를 이용해 한국어 대화 시스템을 개발하였다. 기존 Seq2Seq는 RNN 혹은 그 변형 네트워크에 데이터를 입력하고, 입력이 완료된 후의 은닉 층의 embedding에 기반해 출력열을 생성한다. 우리는 CNN Seq2Seq로 입력된 발화에 대해 출력 발화를 생성하는 대화 모델을 학습하였고, 그 성능을 측정하였다. CNN에 대해서는 약 12만 발화 쌍을 이용하여 학습하고 1만 발화 쌍으로 실험하였다. 평가 결과 제안 모델이 기존의 RNN 기반 모델에 비해 우수한 결과를 보였다.