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https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=020&aid=0003232820

 

 

 

"자연어 처리 기술 분야에서 인텐트 분류 성능은 전반적으로 상당히 높은 수준에 도달한 것으로 알려졌다...이처럼 인텐트 분류 성능이 높다면, 어째서 여전히 사용자는 챗봇이 말귀를 못 알아들어 불편함을 느끼는 것일까?"

 

"먼저, 챗봇은 사람과 대화할 때 대화 주제를 일관되게 이해하고, 기억할 수 있어야 한다. 현재 들어온 문장이 어느 인텐트인지 알아내고, 어떠한 맥락에서 그 인텐트를 인식하지 알아야 한다는 뜻이다. 이것이 실패하면, 처음 보았던 이미지 에코백처럼, 챗봇이 불과 방금 전 한 말도 기억하지 못하는 일이 발생한다."

 

"이러한 한계를 해결하려면, 챗봇 대화 디자인에 초점을 맞춘 별도 시스템이 필요하다. 챗봇 대화 디자인은 인텐트 인식 단계를 넘어서, 인식된 인텐트를 가지고 어떤 대화 경험을 사용자에게 제공할지를 결정해야 한다."

 

 

 

사실 문장의 의도를 분류하는 것은 이제 어느정도 수준에 올랐습니다. 하지만 단순히 의도만 파악하는 챗봇은 한계가 있습니다. 한 턴씩 주고받는건 가능해도 일관되게 이어지는 대화는 어렵습니다.

 

최근 멀티턴 대화를 딥러닝으로 구현하는 연구가 많이 진행되고 있습니다. 그러나 미리 정교하게 짜여진 데이터셋을 벗어나면 확장성이 매우 떨어집니다. 아직까지는 여러가지 기법을 통합한 하이브리드 방식이 필요하다고 생각합니다.






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