[논문]챗봇 서비스를 위한 자동 소셜 매거진 생성 프레임워크

이재원; 장달원; 김미지; 이종설

[국내논문] 챗봇 서비스를 위한 자동 소셜 매거진 생성 프레임워크
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이재원 (전자부품연구원) , 장달원 (전자부품연구원) , 김미지 (전자부품연구원) , 이종설 (전자부품연구원)

최근 자연어 처리 기술의 발전과 서비스 산업에서의 챗봇에 대한 수요가 증가함에 따라 챗봇을 활용한 서비스가 증가하고 있다. 본 논문은 챗봇을 이용한 소셜 매거진 생성 및 배포 시스템에 관한 것으로, 챗봇이 사용자들의 대화를 수집 및 분석하여 대화 주제와 키워드를 찾은 뒤, 크롤링 된 콘텐츠로부터 소셜 매거진을 생성 및 배포하는 서비스에 관한 것이다. 본 논문에서 제안한 시스템에 대한 성능은 실험을 통하여 검증하였다.

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

문제 정의

본 논문에서는 MeanDIST, Lexrank 알고리즘을 사용하여 대화 중 사용자에게 적합한 콘텐츠를 제공하는 소셜 매거진서비스를 제안하였다. 키워드 추출, 중복 문서 및 아웃라이어 검출 모듈을 통해 적절한 매거진이 생성되도록 만들어졌다.
본 논문에서는 챗봇이 대화방 내 사용자 간의 대화를 이해하고 대화 내용과 관계되는 콘텐츠를 생성하여 매거진형식으로 제공할 수 있는 서비스 플랫폼을 소개한다.

제안 방법

본 논문에서 제안하는 서비스의 챗봇은 사용자들의 관심사와 연관성이 있는 소셜 및 뉴스 콘텐츠로부터 생성되는소셜 매거진을 제공한다. 사용자는 소셜 메신저 플랫폼에 등록된 챗봇을 초대할 수 있고, 대화방에 초대된 챗봇은 사용자 간 대화를 수집할 수 있다.
본 논문에서 제안한 챗봇 서비스에 대해 텔레그램 메신저를 통해 간단한 테스트를 수행했다. 텔레그램 대화방에서 챗봇을 생성한 후, 챗봇이 사용자들의 대화를 수집 및 분석하고, DB 로부터 적절한 콘텐츠를 불러와서 보여주게 된다.
콘텐츠 DB 는 소셜 및 뉴스 미디어를 크롤링하여구축하였고, 크롤링된 콘텐츠로부터 형태소 분석 및 그래프 기반의 텍스트 클러스터링을 통해 각 콘텐츠에 대한 키워드를 가지고 있다. 소셜 매거진 생성 모듈에서는 대화의 키워드 및 카테고리를 이용하여 DB 로부터 콘텐츠 집합을 얻을 수 있도록 하였다. 이 콘텐츠 집합으로부터 소셜 매거진이 생성되어 챗봇에 의해 사용자 대화방에 배포된다.
사용자는 소셜 메신저 플랫폼에 등록된 챗봇을 초대할 수 있고, 대화방에 초대된 챗봇은 사용자 간 대화를 수집할 수 있다. 수집한 사용자 대화를 분석하고,대화의 주제 및 관심사와 연관성이 높은 매거진을 만들어 제공한다.

대상 데이터

10 개의 미디어(메인 미디어 9 개 및 아웃라이어 미디어 1개)를 통해, 사용자에게 배포될 소셜 매거진의 웹 페이지가 생성된다. 본 논문에 소개되는 시스템의 매거진 템플릿으로 timeline.js[9]를 사용했으며, 이외에도 다양한 형태의 템플릿을 제작 중이다. 다양한 시간 간격을 가진 매거진, 장소를 표현하는 매거진에 대한 템플릿을 제작하고 있다.

이론/모형

Lexrank 알고리즘은 형태소 분석, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)및 문장 간 유사도 계산, 고정 임계값에 의한 그래프 클러스터링으로 구성된다. Lexrank 알고리즘을 사용하여 가장 관련성이 높은 문장을 추출하고, 추출된 문장에 대해 콘텐츠목록을 얻게 된다. 소셜 매거진 생성 모듈에서는 메인미디어로부터 9 개, 아웃라이어에서 1 개를 얻는다.
아웃라이어 검출을 위한 알고리즘에는 Local Outlier Factor(LOF), Indegree Number 를 사용한 검출(Outlier Detection using Indegree Number), MeanDIST, 비음수 행렬인수분해(Non-Negative Matrix Factorization)를 이용한 텍스트 아웃라이어 검출 등이 있다[3-6]. 본 논문에서는MeanDIST 알고리즘을 사용하였으며, [6]에서 제안한 알고리즘의 변형된 형태이다. MeanDIST 의 세부적인 알고리즘은 [3]에 설명되어 있다.

성능/효과

그림 3 에는 3개의 문장을 갖는 예시가 나타나 있다. 3 개의 문장이 입력되었을 때, 대화 내용의 키워드를 분석하고 DB 로부터 적절한 콘텐츠를 불러오는 것 등 시스템이 여러 관점에서 잘 작동하는지 확인할 수 있었다. 입력된 3 개의 문장에 대해 총 54개의 콘텐츠가 로드되었고, 36개의 콘텐츠가 중복 콘텐츠로 분류되었으며, 중복을 제외한 18개 중 3개의 콘텐츠는 아웃라이어로 검출되었다.

후속연구

키워드 추출, 중복 문서 및 아웃라이어 검출 모듈을 통해 적절한 매거진이 생성되도록 만들어졌다. 텔레그램 챗봇을 이용한 실험은 제안하고자 하는 서비스가 텍스트 요약 및 소셜 매거진 생성 측면에서 잘 동작하는 것을 보여주었지만, 처리 시간 측면에서는 부분적으로 시스템을 개선해야 할 필요성이 있었다.

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