Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기술기획평가원의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과(IITP-2020-2018-0-01405) 및 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2020-0-00368, 뉴럴-심볼릭(neural-symbolic) 모델의 지식 학습 및 추론 기술 개발)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2020.10a
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- Pages.540-542
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- 2020
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- 2005-3053(pISSN)
Korean Q&A Chatbot for COVID-19 News Domains Using Machine Reading Comprehension
기계 독해를 이용한 COVID-19 뉴스 도메인의 한국어 질의응답 챗봇
- Lee, Taemin (Korea University Human-Inspired AI Research Institute) ;
- Park, Kinam (Korea University Human-Inspired AI Research Institute) ;
- Park, Jeongbae (Korea University Human-Inspired AI Research Institute) ;
- Jeong, Younghee (Virssist) ;
- Chae, Jeongmin (Virssist) ;
- Lim, Heuiseok (Korea University Human-Inspired AI Research Institute)
- 이태민 (고려대학교 Human-Inspired AI 연구소) ;
- 박기남 (고려대학교 Human-Inspired AI 연구소) ;
- 박정배 (고려대학교 Human-Inspired AI 연구소) ;
- 정영희 (버시스트) ;
- 채정민 (버시스트) ;
- 임희석 (고려대학교 Human-Inspired AI 연구소)
- Published : 2020.10.14
Abstract
코로나 19와 관련한 다양한 정보 확인 욕구를 충족하기 위해 한국어 뉴스 데이터 기반의 질의응답 챗봇을 설계하고 구현하였다. BM25 기반의 문서 검색기, 사전 언어 모형인 KoBERT 기반의 문서 독해기, 정답 생성기의 세 가지 모듈을 중심으로 시스템을 설계하였다. 뉴스, 위키, 통계 정보를 수집하여 웹 기반의 챗봇 인터페이스로 질의응답이 가능하도록 구현하였다. 구현 결과는 http://demo.tmkor.com:36200/mrcv2 페이지에서 접근 및 사용을 할 수 있다.