질의와 관련있는 답변 생성을 위해 잠재 답변을 고려하여 질의를 인코딩하는 질의 토큰 중요도 계산기

김소언; 홍충선; 박성배

doi:10.5626/JOK.2022.49.8.601

주제분류

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저널정보

Korean Institute of Information Scientists and Engineers
Journal of KIISE 학술저널
정보과학회논문지 제49권 제8호
2022.8 601 - 607 (7page)
DOI : 10.5626/JOK.2022.49.8.601

저자정보

김소언 (경희대학교)
홍충선 (경희대학교)
박성배 (경희대학교)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

질의와 관련있는 답변 생성을 위해 잠재 답변을 고려하여 질의를 인코딩하는 질의 토큰 중요도 계산기

김소언 , 홍충선 , 박성배 Journal of KIISE 2022.08 학술저널

2021

대화 생성 모델을 위한 답변 기반 질의 토큰 중요도 계산기

김소언 , 홍충선 , 박성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

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대화 답변 생성 모델은 시퀀스-투-시퀀스 모델을 통해 큰 발전을 이루어왔음에도 불구하고 대화 답변 생성 모델은 일반적인 답변이나 주어진 질의와 관련 없는 답변을 하는 문제가 빈번하게 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 전통적인 로스 함수를 수정하려는 노력과 대화 생성 모델의 배경 지식 부족 문제를 해결하려는 노력이 있었지만, 이들은 일반적인 답변과 관련 없는 답변 생성을 모두 해결하지 못했다. 본 논문에서는 대화 답변 생성 모델이 질의와 상술한 문제의 원인으로 질의의 핵심을 파악하지 못하는데 들어 질의 토큰 중요도 계산기 사용을 제안한다. 또한 질의자는 청자의 특정한 답변을 유도하며 발화를 설계한다는 이론에 근거하여 질의의 내용 파악을 위해 정답 답변을 이용하는 것을 제안한다. 정성적 평가를 통해 제안하는 모델을 활용한 답변 생성기가 사용하지 않은 모델에 비해 질의와 연관된 답변을 생성할 수 있었음을 확인하였다.

The conversational response generator(CRG) has made great progress through the sequence-to-sequence model, but it often generates an over-general response which can be a response to all queries or an inappropriate response. Some efforts have been made to modify the traditional loss function to solve this problem and reduce the generation of irrelevant responses to the query by solving the problem of the lack of background knowledge of the CRG, but they did not solve both problems. This paper propose the use of a query token importance calculator because the cause of generating unrelated and overly general responses is that the CRG does not capture the core of the query. Also, based on the theory that the questioner induces a specific response from the listener and designs the speech, this paper proposes to use the golden response to understand the core meaning of the query. The qualitative evaluation confirmed that the response generator using the proposed model was able to generate responses related to the query compared to the model that did not use the proposed model.

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