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금빛나 (건국대학교) 김홍진 (건국대학교) 황금하 (한국전자통신연구원) 권오욱 (한국전자통신연구원) 김학수 (건국대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.10
발행연도
2023.10
수록면
851 - 858 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.10.851

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최근 오픈 도메인 대화 연구에서는, 검색 모델과 생성 모델의 각 장점은 융합하면서 단점은 극복시켜 결합하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이 과정에서 생성 모델이 검색으로 가져온 응답을 전혀 반영하지 않고 응답을 생성하도록 학습되어 검색 모델을 간과하는 문제가 발생한다. 반면 이를 해결하기 위한 연구에서는 생성 모델이 검색된 응답을 그대로 복사하도록 학습되어 검색 모델에 과의존하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제를 완화하기 위한 방법을 제안한다. 전자의 문제를 완화하기 위해, 검색된 응답을 선별하고 학습 단계에서 골드 응답을 함께 사용한다. 후자의 문제를 해결하기 위해서는 골드 응답 및 검색된 응답에 노이징을 수행한다. 생성 모델은 추가된 노이즈를 제거하는 방식으로 학습하면서 응답 생성 능력을 향상시킨다. 정성 평가 및 정량 평가를 통해 제안 방법의 효과를 증명한다.
#오픈 도메인 대화 #대화 생성 #검색 증강 #노이즈 제거 학습 #open-domain conversation #dialogue generation #retrieval augmentation #denoising training

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 모델
4. 실험
5. 실험 결과
6. 결론
References

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