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학술저널
저자정보
송윤경 (Sunmoon University) 정경민 (Sunmoon University) 이현 (Sunmoon University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제12호(통권 제213호)
발행연도
2021.12
수록면
53 - 59 (7page)

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본 연구에서는 "레플리카"와 같은 텍스트 입력 기반의 부정적 감정 완화가 가능한 국내 인공지능 챗봇인 BERGPT-chatbot을 제안하고자 한다. BERGPT-chatbot은 KR-BERT와 KoGPT2-chatbot을 파이프라인으로 만들어 감정 완화 챗봇을 모델링하였다. KR-BERT를 통해 정제되지 않은 일상 데이터셋에 감정을 부여하고, 추가 데이터셋을 KoGPT2-chatbot을 통해 학습하는 방식이다. BERGPT-chatbot의 개발 배경은 다음과 같다. 현재 전 세계적으로 우울증 환자가 증가하고 있으며, 이는 COVID-19로 인해 장기적 실내 생활이나 대인 관계 제한으로 더욱 심각한 문제로 대두되었다. 그로 인해 부정적 감정 완화나 정신 건강 케어에 목적을 둔 국외의 인공지능 챗봇이 팬데믹 사태로 사용량이 증가하였다. 국내에서도 국외의 챗봇과 비슷한 심리 진단 챗봇이 서비스 되고 있으나, 국내의 챗봇은 텍스트 입력 기반 답변이 아닌 버튼형 답변 중심으로 국외 챗봇과 비교하였을 때 심리 진단 수준에 그쳐 아쉬운 실정이다. 따라서, BERGPT-chatbot을 통해 감정 완화에 도움을 주는 챗봇을 제안하였으며, BERGPT-chatbot과 KoGPT2-chatbot을 언어 모델의 내부 평가 지표인 ‘퍼플렉서티’를 통해 비교 분석하여 BERGPT-chatbot의 우수함을 보여주고자 한다.
#Deep Learning #Sentiment Analysis #AI Chatbot #KR-BERT #KoGPT2-chatbot #딥러닝 #감정 분석 #AI챗봇

목차

[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Preliminaries
III. Methodology
IV. Experiment
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (21)

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김도연 / 2020 / 상담 및 심리치료에서 인공지능 기술의 활용: 국외사례를 중심으로 / 한국심리학회지: 상담 및 심리치료 32(2):821~847 dbpia 안세훈 / 2021 / 감정분석 기반 심리상담 AI 챗봇 시스템에 대한 연구 / 한국IT서비스학회지 20(3):75~86 Crossref 설수진 / 2020 / 정신건강 진단시스템의 사용 의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 –소방관 진단회복시스템을 중심으로 / 한국IT정책경영학회 논문지 12(6):2207~2213 dbpia The New York Times google schola 이상아 / 2020 / 소규모 데이터 기반 한국어 버트 모델 / 정보과학회논문지 47(7):682~692 dbpia

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