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문제 정의
- 하지만 텍스트 생성모델의 제한과 규칙기반 챗봇의 한계점과 같은 문제로 인해 현실적으로 챗봇을 바로 실제 업무에 투입하기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 외식 주문 상담 업체에서 고객의 질의에 대한 자동 답변을 추천해주는 기능에 초점을 맞춰 주문 상담 센터의 업무효율을 올릴 수 있는 질의응답 시스템을 설계하고 합성곱신경망을 활용하여 효율성을 높이는 방법을 제안한다.
가설 설정
- 레벤슈타인 거리는 두 개의 문자열이 얼마나 유사한지 알아내는 알고리즘으로 문자열 A와 B가 존재할 때, A가 B와 같아지기 위해서 몇 번의 연산이 필요한지 계산하는 개념이다. 본 논문에서는 레벤슈타인 거리의 개념에 단어 기반으로 한 one-hot encoding 방식을 적용시킨다면 문장 유사도를 측정이 가능할 것이라는 가설을 세우고 실험을 수행하였다.
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