2020년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
멀티태스크 학습을 이용한 대화 상태 추적 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
Dialogue State Tracking System using Multitask Learning |
| 저자(Author) |
Chang-Uk Shin
Du-Seong Chang
Jeong-Won Cha
신창욱
장두성
차정원
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 01 PP. 0362 ~ 0364 (2020. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
우리는 목적 지향 대화에 대한 대화 상태 추적 시스템을 구현한다. 수행된 대화를 입력으로 받아 사용자의 목표, 개체명 인식, 그리고 시스템 화행 총 3가지 태스크로 멀티태스크 학습을 수행해 모델을 작성한다. RNN과 end-to-end memory network, 그리고 pointer generation 메커니즘을 활용하여 입력된 대화 기록으로부터 멀티태스크 추론을 수행한다. 제안 멀티태스크 구조는 사용자의 목표 추론 정확도 95.45%, 개체명 인식 F1 85.61%, 시스템 화행 추론 정확도 85.45%를 달성하였다. 이는 단일 태스크로 추론을 수행하였을 때의 성능 대비 목표 추론 2.72%p, 시스템 화행 추론 2.27%p 상승하였으나 개체명 인식은 0.63%p 하락한 성능이다. 수행된 실험과 분석을 통해, 대화 상태 추론에서 멀티태스크 추론의 유용함을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
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