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In this study, the creation of emotional dialogue was investigated within the process of developing a robot's natural language understanding and emotional dialogue processing. Unlike an English-based dataset, which is the mainstay of natural language processing, the Korean-based dataset has several shortcomings. Therefore, in a situation where the Korean language base is insufficient, the Korean dataset should be dealt with in detail, and in particular, the unique characteristics of the language should be considered. Hence, the first step is to base this study on a specific Korean dataset consisting of conversations on emotional topics. Subsequently, a model was built that learns to extract the continuous dialogue features from a pre-trained language model to generate sentences while maintaining the context of the dialogue. To validate the model, a chatbot system was implemented and meaningful results were obtained by collecting the external subjects and conducting experiments. As a result, the proposed model was influenced by the dataset in which the conversation topic was consultation, to facilitate free and emotional communication with users as if they were consulting with a chatbot. The results were analyzed to identify and explain the advantages and disadvantages of the current model. Finally, as a necessary element to reach the aforementioned ultimate research goal, a discussion is presented on the areas for future studies.
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L. C. De Silva / 1997 / Facial emotion recognition using multi-modal information / Proceedings of ICICS, 1997 Int. Conf. on Inf., Commun. Signal Process.. Theme: Trends Inf. Syst. Eng. Wirel. Multimed. Commun. (Cat., IEEE) 1:397~401
S. Kim / 2007 / Realtime emotion detection system using speech: Multi-modal fusion of different timescale features / 2007 IEEE 9th Workshop Multimed. Signal Process :48~51
A. Dufaux / 2000 / Automatic sound detection and recognition for noisy environment / 2000 10th Eur. Signal Process. Conf. :1~4
D. S. Moirangthem / 2018 / Chat Discrimination for Intelligent Conversational Agents with a Hybrid CNNLMTGRU Network / Proceedings of The 3rd Workshop Represent. Learn. NLP :30~40
D. Kang / 2019 / An intelligent chat bot agent system that can provide various services according to user’s intention / Int. Conf. Electronics, Inf. Commun. (ICEIC)2019 :1010~1011
S. Kim / 2007 / Realtime emotion detection system using speech: Multi-modal fusion of different timescale features / 2007 IEEE 9th Workshop Multimed. Signal Process :48~51
A. Dufaux / 2000 / Automatic sound detection and recognition for noisy environment / 2000 10th Eur. Signal Process. Conf. :1~4
D. S. Moirangthem / 2018 / Chat Discrimination for Intelligent Conversational Agents with a Hybrid CNNLMTGRU Network / Proceedings of The 3rd Workshop Represent. Learn. NLP :30~40
D. Kang / 2019 / An intelligent chat bot agent system that can provide various services according to user’s intention / Int. Conf. Electronics, Inf. Commun. (ICEIC)2019 :1010~1011
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