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저자정보
황창회 (한국외국어대학교) 유광훈 (한국외국어대학교) 남지순 (한국외국어대학교)
저널정보
서강대학교 언어정보연구소 언어와 정보사회 언어와 정보 사회 제44권
발행연도
2021.11
수록면
89 - 125 (37page)
DOI
10.29211/soli.2021.44..004

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This study aims to propose language resources named Deco-TIA/TIG, meticulously developed to annotate and generate TIAD (Topic-Intent-Annotated Datasets) as a NLU (natural language understanding) training dataset for customer service chatbots in the FinTech field. Deco-TIA/TIG are based on Semi-automatic Symbolic Propagation methodology with the DECO (Dictionnaire Electronique du COreen) Korean dictionary and Local-Grammar Graphs. By analyzing actual data web-scraped from fintech services, we found canonical linguistic constructs consisting of topic, event, discourse components with diverse patterns in Korean queries, complaints, and request texts. Deco-TIA/TIG are built to effectively provide high-quality annotated training data for Fintech CS chatbots by covering 32 topics, 38 events, and 15 discourse types extensively. For performance evaluation, we trained DIET (dual intent and entity transformer) and KoBERT framework with TIAD datasets. DIET-only shows F1-score 0.936 (Intent) / 0.854 (Slot/Entity), and DIET+KoBERT shows F1-score 0.95 (Intent) / 0.932 (Slot/Entity).
#토픽-의도 주석 데이터셋 #반자동 언어 데이터 증강 #DECO 전자사전 #LGG 패턴문법 #챗봇 #Topic-Intent-Annotated Datasets #Semi-automatic Symbolic Propagation #DECO Dictionary #LGG local patterns #Chatbot

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