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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 고상기
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 강원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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챗봇이란 사용자의 입력 발화에 대해 적절한 응답을 생성하거나 검색하여 표출해주는 대화시스템을 말한다. 이 중 전자에 해당하는 “입력 발화에 대해 적절한 응답을 생성해주는 챗봇”을 생성 기반 챗봇이라고 부른다. 최근 심층 신경망 기반 연구가 활발해짐에 따라 생성 기반 챗봇의 연구는 주로 이를 이용하여 이루어졌으며 챗봇의 응답에 대한 의미적 측면에서 큰 성능 향상을 보여주었다. 챗봇의 대표적인 목적은 사람과 같이 언어를 이해하고 그에 적절한 응답을 하는 것으로 볼 수 있다. 응답 발화에 대해 의미적으로 올바른 답변을 하는 것도 중요하지만 사람이 하는 일을 대체하기 위해서는 특정 분야의 인격이나 특성을 의미하는 페르소나도 챗봇에 반영되어야 한다. 하지만 아직까지 이를 반영하는 방법은 명확히 정의되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 생성 기반 챗봇 모델에 페르소나를 반영할 수 있는 기법을 제안하고 다양한 실험을 통해 제안 방법의 효과성을 입증한다.
목차
Ⅰ. 서 론 1Ⅱ. 관련연구 21. 생성 기반 챗봇 연구 22. 페르소나 챗봇 연구 2Ⅲ. 제안 방법 41. 페르소나 챗봇 41) 스타일 반영 방법 52) 서술식 페르소나 반영 방법 63) 지식 페르소나 반영 방법 72. 생성 기반 챗봇 91) 발화 인코더 102) 입력-응답 매퍼 113) 응답 문장 매퍼 11Ⅳ. 실 험 121. 실험 환경 122. 데이터 셋 123. 소상공인 페르소나 데이터 실험 결과 121) 실험 데이터 122) 정량평가 결과 133) 정성평가 결과 144) 응답 예제 144. 로봇 페르소나 데이터 실험 결과 151) 실험 데이터 152) 정량평가 결과 153) 정성평가 결과 164) 응답 예제 17Ⅴ. 결 론 18□ 참고문헌 19□ 부록 1-소상공인 데이터 응답 예제 22□ 부록 2-로봇 페르소나 데이터 응답 예제 24□ Abstract 25
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