Acknowledgement
이 논문은 2019년도 정부 (과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임 (2017-0-00255, 자율지능 디지털동반자 프레임워크 및 응용 연구 개발)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2019.10a
- /
- Pages.456-459
- /
- 2019
- /
- 2005-3053(pISSN)
Developing an Adaptive Dialogue System Using External Information
외부 상황 정보를 활용하는 적응적 대화 모델의 구현
- Jang, Jin Yea (Korea Electronics Technology Institute, Artificial Intelligence Research Center) ;
- Jung, Minyoung (Korea Electronics Technology Institute, Artificial Intelligence Research Center) ;
- Park, Hanmu (Korea Electronics Technology Institute, Artificial Intelligence Research Center) ;
- Shin, Saim (Korea Electronics Technology Institute, Artificial Intelligence Research Center)
- 장진예 (전자부품연구원, 인공지능연구센터) ;
- 정민영 (전자부품연구원, 인공지능연구센터) ;
- 박한무 (전자부품연구원, 인공지능연구센터) ;
- 신사임 (전자부품연구원, 인공지능연구센터)
- Published : 2019.10.10
Abstract
대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.