Task-Oriented Dialogue System Using a Fusion Module between Knowledge Graphs

Q: 이 논문에서 정의한 목적 지향 대화 시스템이란 무엇인가?

목적 지향 대화 시스템은 특정 업무를 달성하기 위해 시스템이 대화를 통해 사용자에게 도움을 주는 것을 목적으로 하는 자연어 처리 분야이다. 주로 식당 검색, 호텔 예약, 일정 관리 등 다양한 목적에 활용되며, 외부 지식 베이스를 활용하여 전문적인 응답을 생성한다.

Q: 이종 그래프 융합 모듈이 목적 지향 대화 응답 생성에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 이종 그래프 융합 모듈은 트랜스포머 기반 언어 모델에 그래프 어텐션 네트워크를 사용하여 외부 지식을 효과적으로 통합한다. 이는 베이스라인 모델 대비 ROUGE-1 13.83%p, ROUGE-2 8.26%p, ROUGE-L 13.5%p의 성능 향상을 가져왔으며, 특히 그래프 인코더를 통한 정보 손실 방지로 사용자 의도에 맞는 전문적인 응답 생성을 가능하게 한다.

김진영; 차현묵; 고영중

doi:10.5626/JOK.2024.51.10.882

자료유형: 학술저널

저자정보: 김진영 차현묵 (성균관대학교) 고영중 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.10

발행연도: 2024.10

수록면: 882 - 891 (10page)

DOI: 10.5626/JOK.2024.51.10.882

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초록· 키워드

목적 지향 대화 시스템(Task-Oriented Dialogue System)은 특정 업무를 달성하기 위해 시스템이 대화를 통해 사용자에게 도움을 주는 것을 목적으로 하는 자연어 처리의 분야이다. 최근에는 목적 지향 대화 시스템의 성능 향상을 위해 트랜스포머(Transformer) 기반의 사전 학습 언어 모델이 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 보다 전문적인 응답을 생성하기 위해서 사전 학습 언어 모델에 외부지식을 통합하여, 트랜스포머 기반의 언어 모델에 그래프 어텐션 네트워크를 사용하여 지식 그래프 형태의 데이터를 추가적으로 융합하는 시스템을 제안한다. 또한 두 개 이상의 그래프에 대해 연구를 확장하여 이종 그래프의 정보를 사용한 대화 응답 생성을 실험했다. 본 논문에서는 제안 시스템을 검증하기 위해 2,076개 대화와 226,823개의 음악 도메인 그래프 트리플로 이루어진 음악 도메인 기반의 대화 데이터를 구축하고 공개했다. 실험으로 살펴본 최종 제안 모델의 성능은 KoBART 모델을 미세조정(Fine-tuning)한 응답 생성 방식에 비해 ROUGE-1 13.83%p, ROUGE-2 8.26%p, ROUGE-L 13.5%p의 성능 향상을 보였다.

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