Acknowledgement
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF2022H1D8A303739411)
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.568-570
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Similarity Determination of Conversational Utterances Using Field Dataset and Deep Learning Technology
현장 데이터셋과 딥러닝 기술을 이용한 대화 utterance 유사성 판별
- Kim, Juhee (Dept. of Computer Science, Sookmyung Women's University) ;
- Lee, Eunseo (Dept. of Computer Science, Sookmyung Women's University, Graduate School) ;
- Nam, Jeehee (Dept. of Computer Science, Sookmyung Women's University) ;
- Koh, Nakyeong (Dept. of Statistics, Sookmyung Women's University) ;
- Bae, Sanghwan (NAVER Corp.) ;
- Shim, Junho (Dept. of Computer Science, Sookmyung Women's University)
- 김주희 (숙명여자대학교 컴퓨터과학전공) ;
- 이은서 (숙명여자대학교 일반대학원 컴퓨터과학과) ;
- 남지희 (숙명여자대학교 컴퓨터과학전공) ;
- 고나경 (숙명여자대학교 통계학과) ;
- 배상환 (네이버) ;
- 심준호 (숙명여자대학교 컴퓨터과학전공)
- Published : 2022.11.21
Abstract
객체 유사도를 판별하는 기술은 정보 처리의 여러 분야에서 응용되고 있다. 본 연구에서는 현장 자연어 텍스트 데이터셋과 딥러닝 모델을 이용하여 챗봇 등에서 응용되는 데이터 유사성을 판별하고, 해당 모델의 성능을 측정해보았다.
Keywords