과제정보
이 논문은 2023년도 정부재원(과학기술정보통신부 여대학원생공학연구팀제 지원사업; 협약번호 WISET-2023-126 호)으로 과학기술정보통신부와 한국여성과학기술인육성재단의 지원 및 과학치안진흥센터 (인공지능과 클라우드를 활용한 아동 목격자 맞춤형 비대면 진술조서 지원 시스템 개발; RS-2023-00281194)의 지원을 받아 수행되었음.
한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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- Pages.656-659
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
챗봇의 효과적 정서적 지지를 위한 한국어 대화 감정 강도 예측 모델 개발
On the Predictive Model for Emotion Intensity Improving the Efficacy of Emotionally Supportive Chat
- 정세림 (상명대학교 휴먼지능정보공학과) ;
- 노유진 (상명대학교 휴먼지능정보공학과) ;
- 오은석 (상명대학교 휴먼지능정보공학과) ;
- 김아연 (상명대학교 휴먼지능정보공학과) ;
- 홍혜진 (상명대학교 지능정보공학과) ;
- 이지항 (상명대학교 휴먼지능정보공학과)
- Sae-Lim Jeong (Department of Human-Centered AI, Sangmyung University) ;
- You-Jin Roh (Department of Human-Centered AI, Sangmyung University) ;
- Eun-Seok Oh (Department of Human-Centered AI, Sangmyung University) ;
- A-Yeon Kim (Department of Human-Centered AI, Sangmyung University) ;
- Hye-Jin Hong (Department of AI & Informatics, Sangmyung University) ;
- Jee Hang Lee (Department of Human-Centered AI, Sangmyung University)
- 발행 : 2023.11.02
초록
정서적 지원 대화를 위한 챗봇 개발 시, 사용자의 챗봇에 대한 사용성 및 대화 적절성을 높이기 위해서는 사용자 감정에 적합한 지원 콘텐츠를 제공하는 것이 중요하다. 이를 위해, 본 논문은 사용자 입력 텍스트의 감정 강도 예측 모델을 제안하고, 사용자 발화 맞춤형 정서적 지원 대화에 적용하고자 한다. 먼저 입력된 한국어 문장에서 키워드를 추출한 뒤, 이를 각성도 (arousal)과 긍정부 정도(valence) 공간에 투영하여 키워드가 내포하는 각성도-긍정부정도에 가장 근접한 감정을 예측하였다. 뿐만 아니라, 입력된 전체 문장에 대한 감정 강도를 추가로 예측하여, 핵심 감정 강도 - 문맥상 감정강도를 모두 추출하였다. 이러한 통섭적 감정 강도 지수들은 사용자 감정에 따른 최적 지원 전략 선택 및 최적 대화 콘텐츠 생성에 공헌할 것으로 기대한다.
키워드