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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.9
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 909 - 918 (10page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2019.46.9.909
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본 논문은 자연어 문장의 유사성을 분석할 수 있는 문장 임베딩 자질의 자동 추출 방법에 관해 기술한다. 질문 유사성 분석이란 질의 문장을 이해하기 위하여 자연어 질의 문장의 의미적 구조적 유사성을 분석하는 연구를 말하며, 이를 이용하여 질의응답 (Q&A) 및 대화 시스템에서 입력 질문에 대한 답변을 찾는데 활용할 수 있다. 본 논문에서 기술하는 문장의 유사성을 분석하는 방법은 딥러닝 모델을 통해 추출된 문장 임베딩 벡터를 자질로 이용한다. 음절과 실질 형태소와 같은 문장 내 표현의 순차적 정보를 반영하기 위해 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용하여 생성한 문장 벡터와 어순과 관계없이 유사한 표현의 등장 패턴을 특징으로 잡기 위한 복잡 신경망 (CNN)을 이용하여 생성한 문장 벡터를 사용한다. 본 논문에서는 은행 서비스와 관련된 대화 문장에서 자동 추출된 문장 임베딩 자질을 이용하여 문장 간 유사성 분석했을 때의 정확성과 품질을 평가한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 선행 연구 및 연구 동기
3. 질문 유사성 분석을 위한 문장 임베딩
4. 대화 속 질문 유사성 분석
5. 실험 및 분석
6. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Jin-xia Huang, Oh-woog Kwon, Kyung-soon Lee, Young-kil Kim, "A Chatter Bot for a Task-Oriented Dialogue System," The KIPS Transactionsty, Software and Data Engineering, Vol. 6, No. 11, pp. 499-506, 2017.
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J. Pennington, R. Socher, and C. Manning, "Glove: Global Cectors for Word Representation," Proc. of the 2014 conference on empirical methods in natural language processing (EMNLP), 2014.
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