Pretrained Language Model과 Graph Attention Network를 이용한 화행분석

Q: 이 논문에서 정의한 화행분석이란 무엇인가?

화행분석은 대화에서 화자가 발화를 통해 상대방에게 드러내고자 하는 의도를 분석하는 작업이다. 이는 대화의 흐름을 파악하는 데 필수적이며, 목표지향 대화시스템 등 다양한 분야에 폭넓게 활용된다. 본 연구에서는 발화의 문맥적 의미와 구조적 정보를 결합하여 화자의 의도를 효과적으로 분석한다.

Q: BERT와 GAT를 결합한 모델이 화행 분석 성능을 어떻게 향상시키는가?

연구 결과, BERT-GAT 모델은 발화의 문맥적 정보와 의존 구문 분석을 통한 구조적 정보를 동시에 활용하여 화행 분석의 강건함을 높인다. 기존 BERT 단독 사용 시보다 GAT를 추가하여 구조적 정보를 학습했을 때 성능이 향상되었으며, LSTM으로 대화 정보까지 반영하면 더욱 큰 성능 향상을 보인다.

김진영; 최봉근; 고영중

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김진영 (성균관대학교) 최봉근 (성균관대학교) 고영중 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.12

수록면: 383 - 385 (3page)

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화행 분석은 대화에 내재된 화자의 의도를 분석하는 태스크로 대화의 흐름을 파악하는 데에 필수적이다. 기존 화행분석 모델은 BERT와 같은 사전학습 된 언어 모델이 아닌 통계 모델 혹은 순환 신경망 모델을 사용하며, 한정된 양의 데이터에서 성능을 향상시키기 위해 다양한 외부 자질을 사용한다. 본 논문에서는 사전학습 된 언어 모델인 BERT를 사용하여 발화의 문맥적 의미를 파악하고 의존 ... 전체 초록 보기

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