우울 증상 완화를 위한 공감형 챗봇 개발에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 공감형 챗봇이란 무엇인가?

사용자의 감정에 공감하며 대화할 수 있도록 설계된 챗봇을 의미한다. 특히 내담자의 감정과 상태를 최우선으로 고려하여 공감형 표현을 제공함으로써 우울한 감정을 약화시키고 우울 장애의 보조 치료제 역할을 수행하는 것을 목적으로 한다.

Q: 우울 증상 완화를 위한 공감형 챗봇의 최적 답변 도출 방식은 무엇인가?

연구 결과, Poly Encoder 기반의 검색 모델과 Cross Encoder의 재 순위화 모듈을 결합하여 최적의 답변을 선택하고, 적절한 후보가 없을 때는 KoGPT-2 생성 모델을 통해 새로운 답변을 생성함으로써 기존 검색 기반 모델의 한계를 보완하였다.

김미래; 박태희; 오하영

doi:10.6109/jkiice.2023.27.5.611

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김미래 (성균관대학교) 박태희 (성균관대학교) 오하영 (성균관대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제5호

발행연도: 2023.5

수록면: 611 - 619 (9page)

DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.5.611

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초록· 키워드

본 논문은 우울 증상을 가진 사람들을 위한 공감형 챗봇 개발에 관한 연구이다. 현대 사회의 많은 사람이 우울 장애와 같은 정신 질환으로 고통받고 있지만, 현실적으로 정신건강의학과 도움을 받는 데 한계가 있다. 따라서 우울한 감정을 호소하는 사람들이 시간과 공간의 제약을 받지 않고, 챗봇을 통해 우울한 감정을 약화하는 것을 목표로 한다. 공감형 챗봇은 검색 기반 모델과 생성 모델의 결합 구조를 띤다. 먼저, Poly Encoder를 통해 저장된 데이터베이스 내에서 최적의 후보군을 도출한다. 이후 Cross Encoder를 통해 후보군 재 순위화 과정을 거쳐 최종 답변을 선택한다. 만약 해당 후보군이 최종 답변으로 적절하지 않을 경우, 생성 모델을 통해 새로운 답변 문장을 생성한다. 위 구조를 통해 각 모델이 갖는 한계점을 극복하여 대화가 잘 이루어짐과 동시에 공감형 답변을 하는 챗봇 실현이 가능하다.

#공감형 챗봇 #검색 기반 모델 #생성 모델 #재 순위화 모듈 #Empathetic Chatbot #Retrieval-based model #Generative model #Re-ranking system

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