• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.134-140
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• 2018

채팅 시스템은 사람의 말을 기계가 이해하고 적절한 응답을 하는 시스템이다. 채팅 시스템은 사용자의 간단한 정보 검색 질문에 대답해야 하는 경우가 있다. 그러나 기존의 생성 채팅 시스템들은 질의응답에 필요한 정보인 지식 개체(트리플 형태 지식에서의 주어와 목적어)의 임베딩을 고려하지 않아 발화에 나타나는 지식 개체가 다르더라도 같은 형태의 답변이 생성되었다. 본 논문에서는 생성 기반 채팅 시스템의 질의응답 정확도를 향상시키기 위한 지식 임베딩 방법을 제안한다. 개체와 유의어의 지식 임베딩을 위해 샴 순환 신경망을 사용하며 이를 이용해 주어와 술어를 인코딩 하고 목적어를 디코딩하는 sequence-to-sequence 모델의 성능을 향상 시켰다. 자체 구축한 채팅데이터를 통한 실험에서 제안된 임베딩 방법은 종래의 합성곱 신경망을 통한 임베딩 방법 보다 12.48% 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.201-207
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• 2003

인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 인터넷을 통한 정보 제공 서비스가 확대되고 있다. 이에 따라 빠르게 변화하는 사용자의 요구를 만족시킴과 동시에 편리하고 유용한 서비스를 제공하기 위하여 사용자와 자연스럽게 의사소통할 수 있는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 더불어 시스템의 효율적인 설계 또한 중요한 문제가 아닐 수 없다. 본 논문에서는 패턴매칭 기법과 베이지안 네트워크를 이용해 사용자 질의에 대한 적절한 답변을 생성하고, 스크립트 인터페이스를 통한 자동 스크립트 설계로 보다 효율적인 시스템 구축 방안을 제안해 보고자 한다. 실제 의류 사이트를 위한 안내 도우미 에이전트를 구현해 봄으로써 그 기능성을 평가해 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.263-267
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• 2016

채팅 시스템은 사람이 사용하는 언어로 컴퓨터와 의사소통을 하는 시스템이다. 최근 딥 러닝이 큰 화두가 되면서 다양한 채팅 시스템에 관한 연구가 빠르게 진행 되고 있다. 본 논문에서는 문장을 Recurrent Neural Network기반 의사형태소 분석기로 분리하고 Attention mechanism Encoder-Decoder Model의 입력으로 사용하는 채팅 시스템을 제안한다. 채팅 데이터를 통한 실험에서 사용자 문장이 짧은 경우는 답변이 잘 나오는 것을 확인하였으나 긴 문장에 대해서는 문법에 맞지 않는 문장이 생성되는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.427-729
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• 2003

인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 빠르게 변화하는 사용자의 요구를 만족시킴과 동시에 편리하고 유용한 서비스를 제공하기 위하여 사용자와 자연스럽게 의사소통할 수 있는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재 상용되고 있는 대부분의 대화형 에이전트들은 도메인 제한적 정보만을 제공하는 경향이 있어 도메인 변경의 경우 스크립트에서부터 새롭게 설계해야 하는 이중 부담을 겪고 있다. 본 논문에서는 스크립트 설계자가 특별한 사전 지식 없이도 간단한 입력 절차만 거쳐 자동으로 스크립트를 재구성할 수 있는 스크립트 인터페이스 구현에 초점을 맞춘다. 이 때 자연어로 입력되는 사용자 질의의 다양한 어휘들을 자동으로 대표 언어로 변환시킬 수 있도록 온톨로지 개념을 도입하여 동의어 사전을 구축함으로써 시스템의 효율성을 극대화한다. 또한 질의에 대한 다양한 답변 생성을 가능하게 하며, 실제 의류 사이트를 안내하는 대화형 에이전트를 구현하여 적용해 봄으로써 그 가능성을 알아본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.109-110
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• 2023

본 논문에서는 교육현장에서 서술평평가를 자동화하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장문의 응답에서 단어를 추출하여 단어 간 네트워크를 생성하고 정답 네트워크와 비교를 통해 평가를 실시한다. 기존의 키워드 방식은 네트워크 관점에서 노드를 기준으로 채점하는 것이라면, 제안 시스템은 엣지를 기준으로 채점하게 되어 학습자의 답변에서 지식의 관계성을 채점할 수 있어 학습자에게 유용한 피드백을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.595-597
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• 2023

대규모 언어 모델에 기반한 AI 챗봇인 ChatGPT 의 사용과 출력 품질을 개선하는 데 있어 Prompt Engineering 의 중요성이 확대되고 있다. Prompt Engineering 은 AI 모델에서 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하기 위해 프롬프트의 요소를 선택하고 구성하는 작업을 포함한다. 본 논문에서는 ChatGPT 에서 정보나 답변을 효과적으로 추출하는 데 사용할 수 있는 다양한 Prompt Engineering 기법을 소개하고 이러한 기법이 실제 시나리오에 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 예를 제공한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.269-274
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• 2023

질의응답 (Question Answering)은 주어진 질문을 이해하여 그에 맞는 답변을 생성하는 자연어 처리 분야의 핵심적인 기계 독해 작업이다. 현재 대다수의 자연어 이해 작업은 사전학습 언어 모델에 미세 조정 (finetuning)하는 방식으로 학습되고, 질의응답 역시 이러한 방법으로 진행된다. 하지만 미세 조정을 통한 전이학습은 사전학습 모델의 크기가 커질수록 전이학습이 잘 이루어지지 않는다는 단점이 있다. 게다가 많은 양의 파라미터를 갱신한 후 새로운 가중치들을 저장하여야 한다는 용량의 부담이 존재한다. 본 연구는 최근 대두되는 deep prompt tuning 방법론을 한국어 추출형 질의응답에 적용하여, 미세 조정에 비해 학습시간을 단축시키고 적은 양의 파라미터를 활용하여 성능을 개선했다. 또한 한국어 추출형 질의응답에 최적의 prompt 길이를 최적화하였으며 오류 분석을 통한 정성적인 평가로 deep prompt tuning이 모델 예측에 미치는 영향을 조사하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.581-585
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• 2023

Question Answering(QA)은 질문과 문맥에 대한 정보를 토대로 적절한 답변을 도출하는 작업이다. 이때 입력으로 주어지는 문맥 텍스트는 대부분 길기 때문에 QA 모델은 이 정보를 처리하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 모델을 활용한 요약 기반 QA 모델 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 문맥 정보를 효과적으로 요약하면서도 QA 모델의 컴퓨팅 비용을 줄이고 성능을 유지하는 것을 목표로 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.395-398
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• 2023

표 질의응답이란, 주어진 표에서 질의문에 대한 답변을 자동으로 추출하거나 생성하는 기술을 말한다. 최근 언어모델을 사용한 연구들은 정답을 유도할 수 있는 명령문인 프롬프트를 활용하여 더 높은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 표 질의응답의 성능을 향상시키기 위해, 프롬프트를 효과적으로 사용할 수 있는 모델을 제안한다. 이와 함께, 다양한 형태의 프롬프트를 사용하여 모델을 평가한다. 실험 결과, 기본 모델에 단순 질의문만 입력으로 사용했을 때의 성능 F1 67.5%에 비해, 다양한 프롬프트를 입력으로 사용한 경우 1.6%p 향상된 F1 69.1%을 보였다. 또한, 다양한 프롬프트와 함께 제안 모델을 사용했을 때에는 기본 모델보다 2.2%p 높은 F1 69.7%을 달성했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.27-36
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• 2019

본 연구는 검색 기반의 질문 자동 생성 시스템에서 사용자가 이미 답변한 내용을 재질문하지 않도록 사용자의 응답과 유사도가 높은 응답을 질문-데이터베이스에서 찾는 방법을 제안한다. 유사도가 높게 검출된 응답의 질문은 이미 사용자가 아는 내용일 확률이 높기 때문에 질문 후보군에서 제거한다. 유사 응답 검출에는 두 응답간의 동일 단어, 바꿔쓰기 표현, 문장 내용을 모두 사용하였다. 바꿔쓰기 표현은 통계기반의 기계번역에서 사용하는 구절 테이블을 사용하여 구축하였다. 문장 내용은 두 문장을 주의-기반 컨볼루션 신경망으로 압축하여 유사도를 계산하였다. 평가를 위해 구축한 100개의 평가 응답에 질문-응답 데이터베이스로부터 가장 유사한 응답을 추출해서 얻은 결과는 MRR값 71%의 성능을 보였다.