KSC 2017
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
전이 학습을 이용한 특정 도메인의 신경망 대화 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Neural Conversational Model for Specific Domain using Transfer Learning |
| 저자(Author) |
최수정
신정완
정이안
박세영
박성배
Su Jeong Choi
Jeongwan Shin
Ian Jung
Se-Young Park
Seong-Bae Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 44 NO. 02 PP. 0637 ~ 0639 (2017. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 심층 신경망을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 시퀀스 투 시퀀스 모델을 활용한 대화 모델은 기존의 규칙 및 통계 기반 대화 모델들의 문제점들을 효과적으로 해결하여 각광받고 있다. 심층 신경망을 학습시키려면 적정한 양의 대화 데이터가 필요하지만, 특정 도메인의 대화를 학습시키고자 할 때는 충분한 양의 데이터를 얻기 쉽지 않다. 대화 모델에서 데이터가 부족하면 완전한 문장을 생성하지 못할 뿐만 아니라, 주어진 질의에 동문서답하는 문제가 발생하다. 따라서 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 전이 학습을 사용하여 특정 도메인 대화를 학습하는 방법을 제안한다. 전이 학습은 서로 다른 도메인이지만 공유하는 지식 또는 자질들이 있을 것이라는 가정 하에 소스 도메인에서 학습한 자질들을 타켓 도메인에 적용하여 학습하는 것으로, 학습하고자 하는 도메인의 데이터가 적을 경우 효과적이다. 특정 도메인의 대화의 경우 데이터가 학습하기에 충분하지 않으며, 일반 도메인의 대화와 등장하는 단어 및 말투 등은 다를 수 있으나 문장을 생성하는 능력 등은 공유할 수 있으므로 전이 학습을 사용하여 대화를 학습한다. 평가 결과, 기 학습된 모델의 사용 여부 및 여러 실험을 통해 제안한 방법이 효과적임을 증명하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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