• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제12권2호
• /
• pp.119-128
• /
• 2006

대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 답변을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 대화형 유전 프로그래밍을 이용한 문장생성 방법을 제안한다. 이 방법은 문장의 구조를 나타내는 문장계획 트리로 인코딩된 개체를 평가자의 평가를 통해 적응적인 문장을 얻는다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위해 제안하는 방법으로 열차예약 에이전트를 구현한 후, 사용자 평가를 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법이 도메인에 적합한 문장을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.209-211
• /
• 2012

본 논문의 대화시스템 구축도구는 태스크 기반 대화 시스템을 구축하는데 필요한 대화 시나리오 지식과 이를 처리하는 태스크 그래프, 슬롯 체계, 대화 라이브러리 등을 생성하고 관리할 수 있는 웹기반 대화 시스템 구축 도구이다. 이 도구는 태스크 그래프를 시각적으로 대화 모델 설계자에게 표시하고, 대화 모델 설계자는 시각적으로 표시된 태스크 그래프를 보며 태스크의 흐름을 한눈에 파악하고 대화 시스템의 시나리오 흐름을 생성하고 편집할 수 있도록 한 것이 특징이다. 또한 대화 모델 설계자와 시나리오 태깅 작업자들 모두는 자신이 구축한 지식이나 대화 태스크를 시스템에 직접 반영하고 실시간으로 대화 시스템에 적용해 봄으로써 대화 시스템의 이해를 높이고 고품질의 대화 시스템을 구축할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.141-146
• /
• 2018

최근 대화 모델 학습에는 시퀀스-투-시퀀스 모델이 널리 활용되고 있다. 하지만 기본적인 시퀀스-투-시퀀스 모델로 학습한 대화 모델은 I don't know 문제와 사오정 문제를 내포한다. I don't know 문제는 입력 발화에 대해 안전하고 무미건조한 단편적인 대답을 많이 생성하는 문제이다. 사오정 문제는 입력 발화에 대해 적절한 응답을 생성했지만 입력 발화와 동일한 의미를 지니지만 어순, 어미 등의 변화가 있는 발화에는 적절한 응답을 생성하지 못하는 문제이다. 이전 연구에서 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제를 완화하는 대화 모델들을 학습할 수 있음을 보였으나 하나의 모델에서 두 문제를 동시에 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제에 강점을 지닌 디코더들을 학습하고 응답 생성 시 입력 발화에 따라 두 디코더를 적절하게 반영하여 언급한 문제 모두에 대해 강건한 응답을 생성할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 한국어 대화 데이터로 실험을 수행하였다. 실험 결과 단일 문제를 해결하는 모델들과 비교하여 ROUGE F1 점수와 사람이 평가한 정성 평가에서 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.177-182
• /
• 2006

대화 시스템에 관한 기존 연구는 대화 현상에 대한 원리를 이해하는데 초점을 맞춘 연구와 매우 제한적인 상황에서 동작하는 실용적인 시스템 구축에 관한 연구로 이루어져 왔다. 전자의 연구를 위해서 계획기반모델(plan-based model)이 제안되었는데, 이는 복잡한 대화 구조를 모델링(modeling)할 수 있으며, 다양한 현상에서의 사용자 목적 추론이 가능하다. 하지만 계획기반모델은 초기 설계가 어려우며 실용적인 대화 시스템 구축에 있어서 시스템 응답을 생성하기 위한 상호작용 모델로의 확장이 매우 어렵다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 계획 기반 모델의 단점을 보완하고 실용적인 대화시스템을 구축하기 위하여 시스템 응답을 위한 확인 대화 전략과 담화스택(discourse stack)을 계획기반 대화 모델링에 적용하여 효율적인 응답을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.517-520
• /
• 2022

지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
• /
• pp.215-218
• /
• 2008

최근 개인의 업무 능률 향상을 위해 일정 관리를 대행해주는 지능형 에이전트에 대한 연구가 진행중이다. 사용자는 쉽고 친숙한 인터페이스 환경을 제공하며 유연하고 풍부한 의사전달 과정인 대화를 보다 선호하게 되는데, 본 논문에서는 CAML를 사용하여 효율적인 대화 스크립트 설계 방법을 제안한다. 스크립트 설계 시, 예외처리에 시간이 많이 소요 되는 등 기존 연구에서의 문제점을 해결하기 위해 스크립트는 도메인 분석, 대화흐름 설계, 대화로그 수집 및 대화 스크립트 생성, 외부 함수 정의, 실제 일정관리에이전트에서의 적용의 단계를 거쳐 생성되며, 생성된 스크립트는 실제 대화 에이전트를 통해 일정관리의 기능을 수행한다. 10명의 사용자를 대상으로 비교 평가를 통해 제안하는 스크립트 설계방법이 우수함을 보였고, 사람 간 대화와의 유사성 역시 높음을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.35-39
• /
• 2018

챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.638-643
• /
• 2023

문서 기반 대화 시스템은 크게 질문으로부터 문서를 검색하는 과정과 응답 텍스트를 생성하는 과정으로 나뉜다. 이러한 대화 시스템의 응답 생성 과정에 디코더 기반 LLM을 사용하기 위해서 사전 학습된 LLM을 미세 조정한다면 많은 메모리, 연산 자원이 소모된다. 본 연구에서는 SVD에 기반한 LLM의 경량화를 시도한다. 사전 학습된 polyglot-ko 모델의 행렬을 SVD로 분해한 뒤, full-fine-tuning 해보고, LoRA를 붙여서 미세 조정 해본 뒤, 원본 모델을 미세 조정한 것과 점수를 비교하고, 정성평가를 수행하여 경량화된 모델의 응답 생성 성능을 평가한다. 문서 기반 대화를 위한 한국어 대화 데이터셋인 KoDoc2Dial에 대하여 평가한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.361-364
• /
• 2021

지식 기반 다중 대화 시스템은 지식 정보를 포함한 응답을 생성하는 대화 시스템이다. 이 시스템은 응답 생성에 필요한 지식 정보를 찾아내는 지식 선택 작업과 찾아낸 지식 정보를 바탕으로 문맥을 고려한 응답을 생성하는 응답 생성 작업으로 구성된다. 본 논문에서는 지식 선택 작업을 기계독해 프레임워크에 적용하여 해결하는 방법을 제안한다. 지식 선택 작업은 여러 개의 발화로 이루어진 대화 기록을 바탕으로 지식 문서 내에 존재하는 지식을 찾아내는 작업이다. 본 논문에서는 대화 기록 모델링 계층을 활용해 마지막 발화와 관련 있는 대화 기록을 찾아내고, 주의 집중 풀링 계층을 활용해 긴 길이의 지식을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 목적지향 지식 문서 기반 대화 데이터 셋인 Doc2dial 데이터의 지식 선택 작업에서 F1 점수 기준 76.52%, EM 점수 기준 66.21%의 성능을 기록해 비교 모델 보다 높은 성능을 기록하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.478-480
• /
• 2004

최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 본 논문에서는 BNF(Backus Naur Form)를 이용하여 한국어 문법 구조를 정의하고. 이를 기반으로 가능한 파스트리를 하나의 염색체로 표현한 후, 유전자 프로그래밍을 적용하여 다양한 문법 구조를 생성하는 방법을 제시한다 생성된 문법 구조에 답변 스크립트의 핵심 키워드들을 매칭 시킴으로써 여러 답변 문장을 구성한다. 실제 의류 정보를 소개하는 간단한 웹 사이트에 적응하여 그 가능성을 확인할 수 있었다.