인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
피인용 0
초록·키워드
LLM은 다양한 언어 기반 작업에서 뛰어난 성능을 보였지만, 대화형 시스템에서는 여전히 대화 흐름과 주제 일관성을 유지하지 못하는 주제 전환 환각 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 여러 방법론이 제안되었으나, 대화 맥락을 반영하여 일관성을 유지하는 데에는 여전히 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 계층적 발화 생성 접근법을 제안하여 주제 전환 환각 완화를 목표로 하였으며, 기존 방법론들과 비교하여 응답 품질과 맥락적 일관성을 평가하였다. 실험 결과, GPT-4o 기반 자동 평가에서 제안방법은 Gemma, Llama, Qwen 계열의 7개 모델 모두에서 기존 방법론보다 높은 MRR을 기록하였다. 모델 계열별로 기존 최고 성능 대비 Gemma 계열은 약 2.7∼5.1%, Llama 계열은 약 22.2∼38.1%, Qwen2.5계열은 약 11.1∼17.9%의 성능 향상을 보였다. 인간 평가에서도 제안 방법은 모든 모델에서 가장 높은 평균 MRR을 기록하였으며, Kendall’s W 계수 0.825를 통해 평가자 간 높은 일관성을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
