• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-150
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• 2018

목적 지향 대화 시스템은 자연어 이해, 대화 관리자, 자연어 생성과 같은 세분화 모델들의 결합으로 이루어져있어 하위 모델에 대한 오류 전파에 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연어 이해 모델과 대화 관리자를 하나의 네트워크로 구성하고 오류에 강건한 심층 Q 네트워크를 제안한다. 본 논문에서는 대화의 전체 흐름을 파악 할 수 있는 순환 신경망인 LSTM에 심층 Q 네트워크 적용한 심층 순환 Q 네트워크 기반 목적 지향 대화 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 심층 순환 Q 네트워크는 LSTM, 심층 Q 네트워크보다 각각 정밀도 1.0%p, 6.7%p 높은 성능을 보였다.