합성곱 신경망을 이용한 음절 표상의 학습을 통한 대화 시스템의 사용자 발화 의도 분석

Q: 이 논문에서 정의한 사용자 발화 의도 분석이란 무엇인가?

사용자 발화 의도 분석은 대화 시스템을 사용하는 사용자의 발화에 대한 의도를 파악하는 단계이다. 이는 대화 시스템의 자연어 이해 모델에서 핵심적인 부분으로, 사용자의 입력으로부터 최대한 많은 정보를 추출하여 정확하게 분류하는 것을 목표로 한다. 과거에는 지지벡터기계 기반의 방법들이 연구되었으나 최근에는 심층 학습 기반 모델들이 주로 사용된다.

Q: 합성곱 신경망 기반 대화 시스템에서 음절 임베딩을 활용할 때 성능이 향상되는 이유는 무엇인가?

연구 결과, 한글의 특성상 단어를 음절 또는 자소 단위로 분리하여 이들의 정보를 활용한 입력이 단어 임베딩만 사용했을 때보다 성능 향상에 긍정적인 기여를 한다. 이는 음절 및 자소 단위의 자질들을 합성곱 신경망을 통해 효과적으로 추출하여 입력 정보의 표현력을 높였기 때문이다. 특히 음절 임베딩과 단어 임베딩을 함께 사용했을 때 가장 높은 정확도를 보였다.

염홍선; 고영중; 서정연

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 염홍선 (서강대학교) 고영중 (동아대학교) 서정연 (서강대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2017년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2017.6

수록면: 618 - 620 (3page)

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대화 시스템을 사용하는 사용자의 발화에 대한 의도를 파악하는 단계를 사용자 발화 의도 분석이라 한다. 과거에는 지지벡터기계(SVM)을 이용한 방법들이 연구됐지만 최근에는 심층 학습 기반 모델들이 연구되고있다. 본 논문에서는 합성곱 신경망을 이용하여 사용자 발화의 의도를 분석하는 모델을 사용하며, 입력 정보의 표현력을 높이 ... 전체 초록 보기

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