한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)

한국정보과학회 언어공학연구회 (Human and Language Technology)
권호 표지

지식 기반 다중 대화 시스템을 위한 주의 집중 지식 선택 모델

Attentive Knowledge Selection Model for Knowledge-Grounded Multi-turn Dialogue System

  • 이도행 (건국대학교 인공지능학과) ;
  • 장영진 (건국대학교 인공지능학과) ;
  • 황금하 (한국전자통신연구원) ;
  • 오욱 (한국전자통신연구원) ;
  • 김학수 (건국대학교 인공지능학과)
  • Lee, Dohaeng (Konkuk University Department of Artificial Intelligence) ;
  • Jang, Youngjin (Konkuk University Department of Artificial Intelligence) ;
  • Huang, Jin-Xia (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
  • Kwon, Oh-Woog (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
  • Kim, Harksoo (Konkuk University Department of Artificial Intelligence)
  • 발행 : 2021.10.14
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초록

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.

키워드

과제정보

이 논문은 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(2019-0-00004, 준지도학습형 언어지능 원천기술 및 이에 기반한 외국인 지원용 한국어 튜터링 서비스 개발)