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건국봇: 검색모델과 생성모델을 결합한 챗봇
KU-Bot: Chatbot combining Retrieval-based model and Generative Model 원문보기

한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회, 2018 May 11, 2018년, pp.449 - 452  

이현우 (건국대학교 컴퓨터공학과) ,  민덕기 (건국대학교 컴퓨터공학과)

초록
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최근 AI 스피커를 비롯한 지능형 비서 서비스들이 빠르게 등장하고 있으며, AI 시장에서도 특히 챗봇 구축이 가장 활발하게 진행되고 있다. 건국봇은 건국대학교 학생들에게 필요한 정보를 제공하는 대화형 서비스이다. 본 논문에서는 대표적인 챗봇 구현 방법인 검색모델과 생성모델의 장단점을 분석하고, 건국봇에 적용한 사례를 소개한다. 궁극적으로, 질의문의 의도를 단어의 가중치를 고려해 추론함으로써 Unknown 추론을 강화하고 의도되지 않은 문장의 처리 관점에서 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 국내에서 가장 대중적으로 사용하는 메신저인 카카오톡을 기반으로 건국대학교 학생들에게 필요한 정보를 제공하는 대화형 서비스인 건국봇을 구축한 사례를 소개한다. 건국봇은 정확한 답변이 필요한 도메인에 대해서는 미리 정의된 문장들과의 유사도에 따라 DNN 기반으로 발화의도(Intent)를 추론하는 검색모델을 사용하고, 정의된 발화의도에 속하지 않는 Unknown 타입의 질의에 대해서는 생성모델인 Seq2Seq기반으로 응답을 생성하는 하이브리드 방식을 사용한다.
  • 본 절에서는 건국봇의 구현에 사용된 오픈 소스 소프트웨어를 포함한 구현 환경과 구현된 UI 모습 및 실험결과를 제공한다.
  • 자연어 이해 서버와 챗봇 서버의 구현에 사용된 개발환경 및 구현 방법에 대해 소개한다.
  • 자연어 이해 서버의 첫 번째 기능인 Entity 인식 및 Intent를 추론에 대한 연구와 개발 경험을 소개한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
챗봇이란 무엇인가? 챗봇이란 정해진 응답 규칙 또는 인공지능 기반의 응답으로 사용자와 소통하는 서비스이다. 챗봇에 대한 연구는 크게 두 가지 접근방식으로 연구되어 왔다.
챗봇 서버는 자연어 이해 결과를 통해 무엇을 생성하는 역할을 담당하는가? 챗봇 서버는 자연어 이해 결과를 통해 최종응답을 생성하는 역할을 담당한다. JSON 형태로 질의문을 받은 챗봇 서버는 자연어 이해 서버로 질의문을 전달한다.
챗봇에 대한 연구의 두 가지 접근방식은? 챗봇에 대한 연구는 크게 두 가지 접근방식으로 연구되어 왔다.[1] 첫째로, 검색모델 (Retrieval-based Model)[2,3]은 사용자의 발화를 미리 정의된 문장들과의 유사도에 따라 적절한 응답을 선택하는 방식이다. 정확한 답변을 제공할 수 있는 장점이 있으나, 정의되지 않은 범위의 응답은 할 수 없다. 둘째로, 생성모델 (Generative Model)[4,5]은 미리 정의된 응답에 의존하지 않고 새로운 응답을 생성하는 방식이다. 채팅이나 영화자막 텍스트를 학습데이터로 사용하여 새로운 응답을 유기적으로 만들어 내는 방식이다. 정의되지 않은 응답을 생성할 수 있는 장점이 있으나, 문법이나 맥락에서 벗어난 응답을 생성하기도 한다.
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