Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2018.10a
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- Pages.347-351
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- 2018
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- 2005-3053(pISSN)
Question Similarity Analysis in dialogs with Automatic Feature Extraction
자동 추출 자질을 이용한 대화 속 질의 문장 유사성 분석
- Oh, KyoJoong (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(KAIST), 전산학부) ;
- 이동건 (한국과학기술원(KAIST), 전산학부) ;
- 임채균 (한국과학기술원(KAIST), 전산학부) ;
- 최호진 (한국과학기술원(KAIST), 전산학부)
- Published : 2018.10.12
Abstract
이 논문은 대화 시스템에서 질의를 이해하기 위해 딥 러닝 모델을 통해 추출된 자동 추출 자질을 이용하여 문장의 유사성을 분석하는 방법에 대해 기술한다. 문장 간 유사성을 분석하기 위한 자동 추출 자질로써, 문장 내 표현 순차적 정보를 반영하기 위한 RNN을 이용하여 생성한 문장 벡터와, 어순에 관계 없이 언어 모델을 학습하기 위한 CNN을 이용하여 생성한 문장 벡터를 사용한다. 이렇게 자동으로 추출된 문장 임베딩 자질은 금융서비스 대화에서 입력 문장을 분류하거나 문장 간 유사성을 분석하는데 이용된다. 유사성 분석 결과는 질의 문장과 관련된 FAQ 문장을 찾거나 답변 지식을 찾는데 활용된다.