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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.8
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 601 - 607 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.8.601
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대화 답변 생성 모델은 시퀀스-투-시퀀스 모델을 통해 큰 발전을 이루어왔음에도 불구하고 대화 답변 생성 모델은 일반적인 답변이나 주어진 질의와 관련 없는 답변을 하는 문제가 빈번하게 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 전통적인 로스 함수를 수정하려는 노력과 대화 생성 모델의 배경 지식 부족 문제를 해결하려는 노력이 있었지만, 이들은 일반적인 답변과 관련 없는 답변 생성을 모두 해결하지 못했다. 본 논문에서는 대화 답변 생성 모델이 질의와 상술한 문제의 원인으로 질의의 핵심을 파악하지 못하는데 들어 질의 토큰 중요도 계산기 사용을 제안한다. 또한 질의자는 청자의 특정한 답변을 유도하며 발화를 설계한다는 이론에 근거하여 질의의 내용 파악을 위해 정답 답변을 이용하는 것을 제안한다. 정성적 평가를 통해 제안하는 모델을 활용한 답변 생성기가 사용하지 않은 모델에 비해 질의와 연관된 답변을 생성할 수 있었음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 질의 토큰 중요도 계산기
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
I. Sutskever, O. Vinyals, and Q. Le, "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks," Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 3104-3112, 2014.
J. Bai, Z. Yang, X. Liang, W. Wang, and Z. Li, "Learning to Copy Coherent Knowledge for Response Generation," Proc. of the 35th AAAI Conference on Artifial Intelligence, pp. 12812-12820, 2021.
J. Li, Y. Xia, R. Yan, H. Sun, D. Zhao, and T. Liu, "Stylized Dialogue Generation with Multi-Pass Dual Learning," Advances in Neural Information Processing Systems, 2021.
S. Wu, Y. Li, D. Zhang, and Z. Wu, "Improving Knowledge-Aware Dialogue Response Generation by Using Human-Written Prototype Dialogues," Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 1402-1411, 2020.
J. Li, M. Galley, C. Brockett, J. Gao, and B. Dolan, "A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models," Proc. of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, pp. 110-119, 2016.
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