Acknowledgement
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)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2022.10a
- /
- Pages.512-516
- /
- 2022
- /
- 2005-3053(pISSN)
A Dataset for Persona-based Korean Dialogue Modeling
페르소나 기반 한국어 대화 모델링을 위한 데이터셋
- Yohan Lee (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Hyun Kim (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Jonghun Shin (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Minsoo Cho (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Ohwoog Kwon (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Youngkil Kim (Electronics and Telecommunications Research Institute)
- 이요한 (한국전자통신연구원) ;
- 김현 (한국전자통신연구원) ;
- 신종훈 (한국전자통신연구원) ;
- 조민수 (한국전자통신연구원) ;
- 권오욱 (한국전자통신연구원) ;
- 김영길 (한국전자통신연구원)
- Published : 2022.10.18
Abstract
페르소나 기반의 대화 시스템은 일관적인 대화를 수행할 수 있어 많은 관심을 받고 있다. 영어권에서 구축된 페르소나 대화 데이터셋은 서로의 페르소나를 알아가기 보다는 자신의 페르소나에 대해서만 말하는 경향을 보이며 이는 상대방의 말을 이해하여 관련 대화를 진행하는 대화의 특성을 반영하지 못한다. 본 연구에서는 회사 방문객이 안내 시스템과 대화하는 상황을 가정하여 안내 시스템이 주도적으로 방문객의 페르소나를 묻고 관련 대화를 수행하는 데이터셋을 구축함과 동시에 목적지향 대화 시스템의 대화 관리 프레임워크를 기반으로 시스템 주도적인 대화를 모델링하는 페르소나 대화 관리 모델을 제안한다. 실험을 통해 제안한 대화 관리 모델의 대화 이해 및 정책 성능을 검증하고 방문객의 페르소나를 예측할 때 대화 정책의 성능이 향상됨을 보임으로써 구축한 데이터셋이 이해와 정책이 포함된 대화의 특성을 반영하는 것을 확인한다.