디지털 전환과 비대면 소통 플랫폼에 대한 요구로 메타버스가 주목받고 있지만, 원활한 의사소통을 돕는 대화 시스템이 아직 메타버스에서는 널리 적용되지 않았다. 본 연구에서는 메타버스에 대화 시스템을 적용하는 경우 메타버스에서의 주변 상황에 대한 정보를 이용하여 기존의 대화 상태를 수정하는 방법을 제안한다. 대화와 상황에 대한 정보를 모두 활용하는 본 모델은 대화 상태를 추적하는 모듈과 상황 상태를 추적하는 모듈, 그리고 추적한 상황 상태와 대화 상태를 비교하여 수정하는 알고리즘으로 구성된다. 사용자의 의도를 재확인하는 대화가 추가됨에 따라 잘못된 대화 상태를 수정할 수 있고, 대화 시스템의 정확도 향상이 가능하다.
With the rise of the Al wave, task-oriented dialogue systems have become one of the popular research directions in academia and industry. Currently, task-oriented dialogue systems mainly adopt pipelined form, which mainly includes natural language understanding, dialogue state decision making, dialogue state tracking and natural language generation. However, pipelining is prone to error propagation, so many task-oriented dialogue systems in the market are only for single-round dialogues. Usually single- domain dialogues have relatively accurate semantic understanding, while they tend to perform poorly on multi-domain, multi-round dialogue datasets. To solve these issues, we developed a paddle-based multi-domain task-oriented Chinese dialogue system. It is based on NEZHA-base pre-training model and CrossWOZ dataset, and uses intention recognition module, dichotomous slot recognition module and NER recognition module to do DST and generate replies based on rules. Experiments show that the dialogue system not only makes good use of the context, but also effectively addresses long-term dependencies. In our approach, the DST of dialogue tracking state is improved, and our DST can identify multiple slotted key-value pairs involved in the discourse, which eliminates the need for manual tagging and thus greatly saves manpower.
대화 상태 추적(Dialogue State Tracking)은 특정 목적을 달성하기 위한 대화 시스템인 목적 지향 대화 시스템의 핵심 부분으로, 대화에서 표현된 사용자의 목적을 추출한다. 조기 위험 검출 시스템은 연속적으로 들어오는 정보를 바탕으로 분류 대상인지 아닌지를 판별하며, 정확도 저하를 피하면서 최대한 빠르게 분류하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 대화 상태 추적 시스템에서 나온 은닉층을 입력으로 하여 실시간으로 공황 장애 여부를 점진적으로 조기 분류하는 시스템과 조기 분류를 위한 새로운 손실 함수를 제안한다. 조기 위험 검출 시스템에 대화 상태인 belief state의 정보를 함께 사용했을 때, 큰 성능 향상을 보였으며 대화 상태가 조기 위험 검출에 필요한 정보를 담고 있음을 확인할 수 있다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권3호
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pp.73-79
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2024
The smart tourism chatbot service provide smart tourism services to users easily and conveniently along with the smart tourism app. In this paper, the tourism information QA (Question Answering) service is proposed based on the task-oriented smart tourism chatbot system [13]. The tourism information QA service is an MRC (Machine reading comprehension)-based QA system that finds answers in context and provides them to users. The tourism information QA system consists of NER (Named Entity Recognition), DST (Dialogue State Tracking), Neo4J graph DB, and QA servers. We propose tourism information QA service uses the tourism information NER model and DST model to identify the intent of the user's question and retrieves appropriate context for the answer from the Neo4J tourism knowledgebase. The QA model finds answers from the context and provides them to users through the smart tourism app. We develop the tourism information QA model by transfer learning the bigBird model, which can process the context of 4,096 tokens, using the tourism information QA dataset.
본 논문에서는 목적 지향 대화 시스템을 위한 대화 상태 추적 시스템과 사용자 시뮬레이터를 설계 및 제안한다. 사용자 시뮬레이터는 작성된 대화 상태 추적 시스템을 평가하기 위한 용도로 사용된다. 본 논문에서 제안하는 대화 상태 추적 시스템은 대화 기록과 함께 사전에 학습된 대화 기록 및 규칙/통계 기반 추론 시스템의 추론 결과를 입력으로 받는다. 그리고 입력된 발화 기록 중 마지막 사용자 발화의 사용자 목표와 개체명 그리고 다음 시스템 발화의 화행을 추론한다. 또한, 작성된 대화 상태 추적기의 성능을 평가하고 분석하기 위해, 주어진 환경에서 시스템과 대화를 수행하며 대화 시스템의 성능을 평가하는 사용자 시뮬레이터를 구현 및 적용하였다. 본 연구에서 수행된 실험과 분석을 통해, 규칙 및 통계 기반의 기반 시스템을 이용해 목표 시스템의 성능 개선이 가능함을 보인다. 또한, 제안하는 사용자 시뮬레이터는 규칙과 통계를 이용해 평가 코퍼스 없이 여러 상황에 대해 대화 시스템의 성능을 평가할 수 있다.
대화 시스템에서 대화 상태 추적은 사용자와의 대화를 진행하면서 사용자의 의도를 파악하여 시스템 응답을 결정하는데 있어서 중요한 역할을 수행한다. 특히 목적지향(task-oriented) 대화에서 사용자 목표(goal)를 만족시키기 위해서 대화 상태 추적은 필수적이다. 최근 다양한 자연어처리 다운스트림 태스크들이 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 사용하고 그 위에서 해당 도메인 태스크를 미세조정하는 방식으로 좋은 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 한국어 토큰-프리(token-free) 사전학습 언어모델인 KeByT5B 사용하고 종단형(end-to-end) seq2seq 방식으로 미세조정을 수행한 한국어 생성 기반 대화 상태 추적 모델을 소개하고 관련하여 수행한 실험 결과를 설명한다.
소방 본부의 119 종합상황실에서는 24시간 국민의 안전을 위해 긴급 신고를 접수한다. 수보사 분들은 24시간 교대 근무를 하며 신고 전화에 접수 및 응대 뿐만 아니라 출동, 지휘, 관제 업무를 함께 수행한다. 이 논문에서는 이 같은 수보사의 업무 지원을 위해 우리가 구축한 음성 인식과 결합된 실시간 텍스트 분석 시스템에 대해서 소개하고, 출동 지령서 자동 작성을 위한 키워드 검출 및 대화 요약 및 개체명 인식에 기반한 대화 상태 추척 방법에 대해 설명하고자 한다. 대화 요약 기술은 음성 인식 결과를 실시간으로 분석하여 중요한 키워드의 검출 및 지령서 자동 작성을 위한 후처리를 수행하며, 문장 수준에서 개체명 인식 및 관계 분석을 통한 목적 대화의 대화 상태 추적을 수행한다. 이 같은 응용 시스템은 딥러닝 및 기계학습 기반의 자연어 처리 시스템이 실시간으로 텍스트 분석을 수행할 수 있는 기술 수준이 되었음을 보여주며, 긴급한 상황에서 많은 신고 전화를 접수하는 수보사의 업무 효율 증진 뿐만 아니라, 정확하고 신속한 위치 파악으로 신고자를 도와주어 국민안전 증진에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.385-392
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2023
The smart tourism service provides tourists with personal travel planner services and context-awareness-based tour guide services. In this paper, we propose the personal travel planner service that creates my travel itinerary using the smart tourism app and the travel planner system. The smart tourism app provides recommended travel products and POI tourist information used to create my travel itinerary. The smart tourism app also provides the smart tourism chatbot service that allows users to select POI tourist information easily and conveniently. The travel planner system consists of the smart tourism information system and the smart tourism chatbot system. The smart tourism information system provides users with travel planner services, recommended travel products, and POI tourism information through the smart tourism app. The smart tourism chatbot system consists of named entity recognition (NER), dialogue state tracking (DST), and Neo4J servers, and provides chatbot services as a smart tourism app. Users can create their own travel itinerary, modify the travel itinerary while traveling, and then register it as a recommended travel product to users, including acquaintances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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