한국어정보학회:학술대회논문집
- 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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- Pages.111-115
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- 2017
도메인 특정 지식을 결합한 End-to-End Learning 방식의 한국어 식당 예약 대화 시스템 모델 개발
Development of a Dialogue System Model for Korean Restaurant Reservation with End-to-End Learning Method Combining Domain Specific Knowledge
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Lee, Dong-Yub
(Dept. of Computer Science and Engineering, Korea University) ;
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Kim, Gyeong-Min
(Dept. of Computer Science and Engineering, Korea University) ;
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Lim, Heui-Seok
(Dept. of Computer Science and Engineering, Korea University)
- 발행 : 2017.10.13
초록
목적 지향적 대화 시스템(Goal-oriented dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 최근 RNN(recurrent neural networks)을 기반으로 대화 데이터를 end-to-end learning 방식으로 학습하여 대화 시스템을 구축하는데에 활용한 연구가 있다. End-to-end 방식의 학습은 도메인에 대한 지식 없이 학습 데이터 자체만으로 대화 시스템 구축을 위한 학습이 가능하다는 장점이 있지만 도메인 지식을 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 도메인 특정 지식을 결합하여 end-to-end learning 방식의 학습이 가능한 Hybrid Code Network 구조를 기반으로 한국어로 구성된 식당 예약에 관련한 대화 데이터셋을 이용하여 식당 예약을 목적으로하는 대화 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 시스템은 응답 별 정확도 95%와 대화 별 정확도 63%의 성능을 나타냈다.