Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Sentence BERT 기반 K-means 알고리즘을 이용한 미확인 의도 탐지 |
| 영문제목(English Title) |
Open Intent Detection Using K-Means Algorithms based on Sentence BERT |
| 저자(Author) |
Eun-Bee Sohn
Myoung-Wan Koo
손은비
구명완
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0419 ~ 0421 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 자연어처리 기술의 발전으로 의도 분류 모델의 성능은 크게 향상되었지만, 실제 환경에서는 모델 학습 당시에는 존재하지 않았던 새로운 의도가 등장한다. 해당 문제를 해결하기 위해 알려진 의도 분류 성능은 유지하면서 미확인 의도를 탐지하는 역할을 동시에 할 수 있는 모델이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 Sentence BERT와 K-means 클러스터링 알고리즘 기반의 미확인 의도 탐지도 가능한 모델을 제안한다. 알려진 의도 보다 큰 개수의 클러스터를 가지도록 비지도 학습한 이후 각 클러스터의 크기, 클러스터 중심점과의 거리 평균과 표준편차를 평가하여 미확인 의도 클러스터를 탐지한다. 고객상담 질의 응답 데이터로 실험한 결과, Macro-F1 67.12%의 성능을 보여 기존 이상치 탐지 방법인 Softmax 확률 기반 모델 대비 높은 성능을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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