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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 611 - 619 (9page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.5.611
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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.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 연구 데이터
Ⅳ. 모델
Ⅴ. 실험 및 평가
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
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