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MTRNN을 이용한 한국어 대화 모델 생성 (Korean Dialogue Modeling using MTRNN)

  • 신창욱;차정원
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.285-287
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    • 2017
  • 본 논문에서는 Multi-layer sequence-to-sequence 구조를 이용해 한국어 대화 시스템을 개발하였다. sequence-to-sequence는 RNN 혹은 그 변형 네트워크에 데이터를 입력하고, 입력이 완료된 후의 은닉층의 embedding에 기반해 출력열을 생성한다. 우리는 sequence-to-sequence로 입력된 발화에 대해 출력 발화를 내어주는 대화 모델을 학습하였고, 그 성능을 측정하였다. RNN에 대해서는 약 80만 발화를, MTRNN에 대해서는 5만 발화를 학습하고 평가하였다. 모델의 결과로 나타난 발화들을 정리하고 분석하였다.

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MTRNN을 이용한 한국어 대화 모델 생성 (Korean Dialogue Modeling using MTRNN)

  • 신창욱;차정원
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.285-287
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    • 2017
  • 본 논문에서는 Multi-layer sequence-to-sequence 구조를 이용해 한국어 대화 시스템을 개발하였다. sequence-to-sequence는 RNN 혹은 그 변형 네트워크에 데이터를 입력하고, 입력이 완료된 후의 은닉층의 embedding에 기반해 출력열을 생성한다. 우리는 sequence-to-sequence로 입력된 발화에 대해 출력 발화를 내어주는 대화 모델을 학습하였고, 그 성능을 측정하였다. RNN에 대해서는 약 80만 발화를, MTRNN에 대해서는 5만 발화를 학습하고 평가하였다. 모델의 결과로 나타난 발화들을 정리하고 분석하였다.

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