한국어정보학회:학술대회논문집
- 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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- Pages.272-275
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- 2017
텍스트 기반 상담시스템의 효율성 제고를 위한 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 시스템
Automated Answer Recommendation System Using Convolutional Neural Networks For Efficient Customer Service Based on Text
- 나훈엽 (동국대학교, 컴퓨터 공학과) ;
- 서상현 (동국대학교, 컴퓨터 공학과) ;
- 윤지상 (동국대학교, 컴퓨터 공학과) ;
- 정창훈 (동국대학교, 컴퓨터 공학과) ;
- 전용진 (동국대학교, 컴퓨터 공학과) ;
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김준태
(동국대학교, 컴퓨터 공학과)
- Na, Hunyeob (Dongguk University, Department of Computer Science) ;
- Seo, Sanghyun (Dongguk University, Department of Computer Science) ;
- Yun, Jisang (Dongguk University, Department of Computer Science) ;
- Jung, Changhoon (Dongguk University, Department of Computer Science) ;
- Jeon, Yongjin (Dongguk University, Department of Computer Science) ;
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Kim, Juntae
(Dongguk University, Department of Computer Science)
- 발행 : 2017.10.13
초록
대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.