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학술저널
저자정보
오재영 (포항공과대학교) 이원기 (포항공과대학교) 방지수 (포항공과대학교) 신재훈 (포항공과대학교) 이종혁 (포항공과대학교  )
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.1
발행연도
2022.1
수록면
60 - 66 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2022.49.1.60

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

Alleviation of Generic Responses by Adjusting Ngram Usage in Chit-chat Dialogue Systems
오재영 컴퓨터공 2022.01 학위논문
Alleviation of Generic Responses by Adjusting N-gram Usage in Neural Chit-chat Dialogue Systems
오재영 ,  이원기 ,  방지수 외 2명 Journal of KIISE 2022.01 학술저널

2021

N-gram 사용량 조절을 통한 딥러닝 기반 Chit-chat 대화시스템의 Generic한 응답 생성 제어
오재영 ,  방지수 ,  신재훈 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Chit-chat 대화시스템은 컴퓨터와 사용자 간의 자유로운 대화를 위한 시스템으로, 다양하고 흥미로운 응답을 생성하는 것을 목표로 한다. 그러나 maximum likelihood 기반의 일반적인 학습 방식에서 모델이 짧고, 별다른 의미를 내포하지 않는 상투적인(generic) 응답을 과하게 생성하여 시스템에 대한 사용자의 흥미를 떨어뜨리는 문제가 꾸준히 보고되어 왔다. 이에 최근 unlikelihood training을 통하여 고빈도로 등장하는 단어의 과다한 사용에 페널티를 줌으로써 다양한 응답을 생성하는 학습 방법이 제안되었으나, 이는 각 단어의 사용량에 따라 페널티를 줄 뿐 각 단어가 어떠한 맥락으로 사용되었는지는 고려하지 못하는 한계를 가진다. 이에 본 연구에서는 고빈도로 등장하는 엔그램(n-gram) 사용량을 조절하는 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 엔그램 단위로 주변 맥락에 대한 정보를 이용함으로써 응답의 상투적인 정도에 따른 페널티를 보다 섬세하게 줄 수 있다는 이점을 가진다.
#자연어처리 #딥러닝 #chit-chat 대화시스템 #손실함수 #NLP #deep learning #chit-chat dialogue systems #loss function

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Li, M., Roller, S., Kulikov, I., Welleck, S., Boureau, Y., Cho, K., and Weston, J., Don't say that! making inconsistent dialogue unlikely with unlikelihood training. pp. 4715-4728, Association for Computational Linguistics (ACL), 2020. google schola Welleck, S., Kulikov, I., Roller, S., Dinan, E., Cho, K., and Weston, J., Neural Text Generation with Unlikelihood Training, International Conference on Learning Representations (ICLR), 2020. google schola Zhang, S., Dinan, E., Urbanek, J., Szlam, A., Kiela, D., and Weston, J., Personalizing dialogue agents: I have a dog, do you have pets too? pp. 2204-2213, Association for Computational Linguistics (ACL), 2018. google schola Zhao, T., Zhao, R., and Eskenazi, M., Learning discourse-level diversity for neural dialog models using conditional variational autoencoders, pp. 654-664, Association for Computational Linguistics (ACL), 2017. google schola Holtzman, A., Buys, J., Forbes, M. and Choi, Y., The Curious Case of Neural Text Degeneration, International Conference on Learning Representations (ICLR), 2020. google schola

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