초록 ▼

본 발명의 실시 형태에 따른 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법은 패러프레이징 인식 기술을 통해 입력된 문장(질의)의 의미와 의도가 유사한 질문-답변 지식(질문)을 탐색하여 관련된 답변을 제공하는 방법에 관한 내용이다. 본 발명은 기술 적용 도메인 중요 키워드 인식 및 패턴 추출 단계; 질문 도메인/세부카테고리/화행 분류 단계; 의미적 유사 질문 분석 단계; 표현상 유사 질문 분석 단계; 유사질문 답변 제공 단계를 포함할 수 있다. 이 기술을 통해 고객 상담용 챗봇과 같은 자동 Q&A 서비스를 위한 대화 시스

본 발명의 실시 형태에 따른 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법은 패러프레이징 인식 기술을 통해 입력된 문장(질의)의 의미와 의도가 유사한 질문-답변 지식(질문)을 탐색하여 관련된 답변을 제공하는 방법에 관한 내용이다. 본 발명은 기술 적용 도메인 중요 키워드 인식 및 패턴 추출 단계; 질문 도메인/세부카테고리/화행 분류 단계; 의미적 유사 질문 분석 단계; 표현상 유사 질문 분석 단계; 유사질문 답변 제공 단계를 포함할 수 있다. 이 기술을 통해 고객 상담용 챗봇과 같은 자동 Q&A 서비스를 위한 대화 시스템에서 패러프레이즈 인식 기반 답변 방법을 제공할 수 있다. 다양한 표현으로 변형하여 입력될 수 있는 자연어 질의 문장을 의미적, 구조적 정보를 담아 벡터로 변환할 수 있으며, 이를 이용하여 입력 질의와 기 구축된 지식의 문장과 유사 여부를 판단 할 수 있다. 그리고 유사도 점수에 따라 해당 입력의 답변을 제공할지 말지를 판단하여 질의에 대한 답변을 제공 할 수 있다. 본 발명의 실시예인 금융 도메인과 같이 적용 도메인에 따라 엄격히 정제된 답변을 제공하길 희망하는 경우, 문장 생성 모델을 이용하는 방법에 비해 신뢰할 답변을 제공 할 수 있는 장점이 있다.

대표청구항 ▼

컴퓨터 장치의 프로세서에 의해 실행되는 방법으로서, 전처리 과정에서 분석된 형태소 분석 결과를 기반으로 기술 적용 도메인의 중요 키워드 인식 및 패턴 추출 단계; 전처리 과정에서 분석된 형태소 분석 결과와 상기 추출한 중요 키워드 및 패턴을 이용한 질문 도메인/세부카테고리/화행의 분류 단계; 상기 분류한 질문 도메인 세부카테고리 화행 분류 자질을 질의 문장의 의미적 자질로 사용하여 모델을 학습하고 문장 의미 벡터를 추출하여 벡터간 유사성을 측정하는 의미적 유사 질문 분석 단계; 글자의 언어 모델을 학습하고 글자에 기반한 문장 표현

컴퓨터 장치의 프로세서에 의해 실행되는 방법으로서, 전처리 과정에서 분석된 형태소 분석 결과를 기반으로 기술 적용 도메인의 중요 키워드 인식 및 패턴 추출 단계; 전처리 과정에서 분석된 형태소 분석 결과와 상기 추출한 중요 키워드 및 패턴을 이용한 질문 도메인/세부카테고리/화행의 분류 단계; 상기 분류한 질문 도메인 세부카테고리 화행 분류 자질을 질의 문장의 의미적 자질로 사용하여 모델을 학습하고 문장 의미 벡터를 추출하여 벡터간 유사성을 측정하는 의미적 유사 질문 분석 단계; 글자의 언어 모델을 학습하고 글자에 기반한 문장 표현 벡터를 추출하여 표현과 구조의 유사성을 분석하는 표현상 유사 질문 분석 단계; 및상기 분석된 의미적 유사도, 표현상 유사도에 기반하여 다양한 형태로 입력될 수 있는 입력 질의 문장에 대한 의미적, 표현적 정보를 내재한 벡터를 생성하고, FAQ 지식 속에 유사 질의 문장을 패러프레이즈 인식 기술로 찾아 답변을 제공하는 유사질문 답변 제공 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법.