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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김시형 (강원대학교) 이현구 (강원대학교) 김학수 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.2
발행연도
2018.2
수록면
134 - 140 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.2.134

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채팅 시스템은 사람의 말을 기계가 이해하고 적절한 응답을 하는 시스템이다. 채팅 시스템은 사용자의 간단한 정보 검색 질문에 대답해야 하는 경우가 있다. 그러나 기존의 생성 채팅 시스템들은 질의응답에 필요한 정보인 지식 개체(트리플 형태 지식에서의 주어와 목적어)의 임베딩을 고려하지 않아 발화에 나타나는 지식 개체가 다르더라도 같은 형태의 답변이 생성되었다. 본 논문에서는 생성 기반 채팅시스템의 질의응답 정확도를 향상시키기 위한 지식 임베딩 방법을 제안한다. 개체와 유의어의 지식 임베딩을 위해 샴 순환 신경망을 사용하며 이를 이용해 주어와 술어를 인코딩 하고 목적어를 디코딩하는 sequence-to-sequence 모델의 성능을 향상 시켰다. 자체 구축한 채팅데이터를 통한 실험에서 제안된 임베딩 방법은 종래의 합성곱 신경망을 통한 임베딩 방법 보다 12.48% 높은 정확도를 보였다.
#지식 개체 임베딩 #샴 순환 신경망 #생성 기반 채팅 시스템 #sequence-to-sequence 모델 #knowledge entity embedding #Siamese recurrent neural network #generative chat system #sequence-to-sequence model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 샴 신경망을 활용한 개체 임베딩 모델
4. 개체 임베딩 검증을 위한 목적어 생성 모델
5. 실험
6. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
J. Li, M. Galley, C. Brockett, J. Gao, and B. Dolan, A diversity-promoting objective function for neural conversation models, arXiv preprint arXiv:1510.03055, 2015. L. Shang, Z. Lu, and H. Li, Neural responding machine for short-text conversation, arXiv preprint arXiv:1503.02364, 2015. S. Yang and J. Kim, A New Morphological Analysis for the Spoken Language Translation System, The Journal of the Acoustical Society of Korea, Vol. 18, No. 4, pp. 17-22, 1999. (in Korean) S. Kim and H. kim, Chatting System that Pseudomorpheme- based Korean, Proc. of the HCLT, pp. 263-267, 2016. (in Korean) A. Bordes, N. Usunier, A. Garcia-Duran, J. Weston, and O. Yakhnenko, Translating embeddings for modeling multi-relational data, Proc. of NIPS, pp. 2787-2795, 2013.

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