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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황새연 (성균관대학교) 오하영 (성균관대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제9호
발행연도
2023.9
수록면
1,030 - 1,036 (7page)
DOI
10.6109/jkiice.2023.27.9.1030

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본 논문은 우울증과 관련된 질문 및 전문의의 구체적인 답변으로 구성된 데이터셋을 학습시켜 전문적, 구체적인 설명을 생성하는 챗봇 구현을 위한 언어 모델 기초 연구를 목표로 한다. 이는 KoBERT를 통해 우울 발화 의도를 분류한 다음, KoGPT2로 문장을 생성하는 과정을 포함한다. KoBERT는 실험 데이터에서 약 0.97의 정확도를, KoGPT2는 감성 대화 말뭉치셋으로만 학습한 것과 비교했을 때 정성적으로 더 구체적이고 발화 의도에 맞는 답변을 생성하는 경향을 보였다. 해당 모델은 우울증과 관련된 구체적 질문에 대해 즉각적인 답변을 줄 수 있으며, 부족한 전문의 인력을 보완할 수 있고, 비대면으로 이루어지기 때문에 심리적 부담감이 적다는 점에서 의미가 있다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 세트
Ⅳ. 모델링
Ⅴ. 성능 평가
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

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