메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김봉민 (경희대학교) 홍충선 (경희대학교) 박성배 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
95 - 100 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2023.29.2.95

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
검색 기반 대화 생성 모델은 대화 데이터베이스에서 가장 관련이 높은 후보 대화 쌍 검색을 목표로 한다. 이전 연구들은 사용자의 질의와 후보 대화 쌍에서의 후보 질의 혹은 후보 답변 중 하나와의 유사도 검사를 진행하였다. 하지만 이런 검색 방법은 사용자 질의 정보만을 사용하기에 검색 성능의 저하를 이끌 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 질의와 실제 답변을 사용하여 후보 대화 쌍을 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 검색 방법은 추론 단계에서 실제 답변을 사용할 수 없다는 문제점을 갖고 있기에 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 교사-학생 지식 증류 프레임워크를 적용하여 검색모델을 학습한다. 제안 방법은 4개의 대화 생성 데이터셋에 대해 실험적으로 평가되어 우수성을 증명한다.
#대화 생성 #검색 기반 모델 #조밀 벡터 검색 #지식 증류 #dialogue generation #retrieval-based model #dense vector retrieval #knowledge distillation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 모델 아키텍처
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, and Quoc V Le, "Sequence to sequence learning with neural networks. neural information processing systems," NeurlPS, 2014. google schola Alessandro Sordoni, Michel Galley, Michael Auli, Chris Brockett, Yangfeng Ji, Margaret Mitchell, Jian-Yun Nie, Jianfeng Gao and Bill Dolan, "A neural network approach to context-sensitive generation of conversational responses," NAACL-HLT, 2015. google schola Chia-Wei Liu, Ryan Lowe, Iulian Serban, Mike Noseworthy, Laurent Charlin and Joelle Pineau, "How not to evaluate your dialogue system: An empirical study of unsupervised evaluation metrics for dialogue response generation," EMNLP, 2016. google schola Iulian Serban, Alessandro Sordoni, Ryan Lowe, Laurent Charlin, Joelle Pineau, Aaron Courville and Yoshua Bengio, "A hierarchical latent variable encoder-decoder model for generating dialogues," AAAI, 2017. google schola Minghui Qiu, Feng-Lin Li, Siyu Wang, Xing Gao, Yan Chen, Weipeng Zhao, Haiqing Chen, Jun Huang and Wei Chu, "AliMe Chat: A Sequence to Sequence and Rerank based Chatbot Engine," ACL, 2017. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

일반적인 답변 생성을 회피하기 위한 Sequence Generation에 특화된 Focal Loss
김소언 ,  홍충선 ,  박성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2023 .06
토큰 단위에 따른 한국어 표준어-방언 번역 모델의 성능 변화 연구
박준호 ,  홍충선 ,  박성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2024 .06
APoZ 기반 가지치기를 이용한 연합학습 모델 경량화
김건오 ,  박성배 ,  홍충선 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2024 .06
과제 지향 대화 시스템을 위한 도메인 식별이 불필요한 도메인 연속 학습 방법
이준범 ,  김소언 ,  박성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2023 .12
질문 생성 성능 향상을 위한 대규모 언어 모델 Post-training 적용 방법
박규민 ,  양민석 ,  홍충선 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2023 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0