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정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

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한글제목(Korean Title) 생성 기반 질의응답 채팅 시스템에서의 정답 반복 문제 해결
영문제목(English Title) Resolution of Answer-Repetition Problems in a Generative Question-Answering Chat System
저자(Author) 김시형   김학수   Sihyung Kim   Harksoo Kim  
원문수록처(Citation) VOL 45 NO. 09 PP. 0925 ~ 0931 (2018. 09)
한글내용
(Korean Abstract)
질의응답 채팅 시스템은 간단한 사실적 질문을 지식베이스 검색을 통하여 응답하는 채팅 시스템이다. 최근에 많은 sequence-to-sequence 채팅 시스템은 생성 모델의 새로운 가능성을 보였다. 그러나 생성기반 채팅 시스템은 같은 단어를 반복해서 생성하는 단어 반복 문제가 존재한다. 질의응답 채팅 시스템에서는 같은 정답이 반복되어 생성되는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 디코더에서 커버리지 방법과 ACA(Adaptive control of attention) 방법을 sequence-to-sequence 모델에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 응답에서 중복되지 않은 단어의 개수를 반영하는 반복 손실 함수를 제안한다. 제안된 방법은 정밀도, BLEU, ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L, Distinct-1 모든 지표에서 높은 성능을 보일 뿐만 아니라, 다른 반복 출력 문제 해결을 위한 모델과의 결합에서도 좋은 성능을 보였다.
영문내용
(English Abstract)
A question-answering (QA) chat system is a chatbot that responds to simple factoid questions by retrieving information from knowledge bases. Recently, many chat systems based on sequence-to-sequence neural networks have been implemented and have shown new possibilities for generative models. However, the generative chat systems have word repetition problems, in that the same words in a response are repeatedly generated. A QA chat system also has similar problems, in that the same answer expressions frequently appear for a given question and are repeatedly generated. To resolve this answer-repetition problem, we propose a new sequence-to-sequence model reflecting a coverage mechanism and an adaptive control of attention (ACA) mechanism in a decoder. In addition, we propose a repetition loss function reflecting the number of unique words in a response. In the experiments, the proposed model performed better than various baseline models on all metrics, such as accuracy, BLEU, ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L, and Distinct-1.
키워드(Keyword) 질의응답 채팅 시스템   Sequence-to-sequence모델   커버리지 방법   ACA 방법   반복 손실 함수   question-answering chat system   sequence-to-sequence model   coverage mechanism   adaptive control of attention mechanism   repetition loss function  
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