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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
손건영 (세종대학교) 김미숙 (세종대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
841 - 847 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

KoBERT 기반 일반상식 추출 및 반영한 KoBART 기반 대화생성모델
손건영 ,  김미숙 한국HCI학회 학술대회 2023.02 학술대회자료

2022

일반상식을 적용한 KoBART 기반 대화 생성 모델
손건영 ,  김미숙 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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대화 시스템은 사람과 기계 사이에 대화가 가능하도록 하게 해주는 인공지능 시스템으로 주로 인코더-디코더 구조의 시퀀스-투-시퀀스 모델을 이용하여 사용자 질의에 대한 답변을 생성한다. 이러한 답변을 생성할 때 일반상식을 반영하게 되면 흥미로운 답변을 생성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 사전 학습된 Korean Bidirectional and Auto-Regressive Transformers (KoBART) 모델의 질의에 대한 답변을 생성하는 과정에서 사전 학습된 Korean Bidirectional Encoder Representations from Transformers(KoBERT) 모델을 사용하여, 해당 질의에 가장 관련 있는 일반상식을 선택하여 답변을 생성하는 모델을 제안한다. 이 모델은 일반상식을 반영할 수 있을 뿐만 아니라 사용자 질의와 가장 관련된 일반상식을 선택할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 제안한 모델을 다양한 모델과 비교한 결과, 제안한 모델이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 정량적으로 확인하였다. 뿐만 아니라 질의에 대해 각 모델 별로 답변을 생성하여 그 성능을 비교 분석하였고, 가장 적절한 답변을 생성하는 것을 정성적으로 확인하였다.
#KoBERT #KoBART #일반상식 #대화생성모델

목차

요약문
1. 서론
2. 방법론
3. 제안 모델
4. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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