https://sounding-board.github.io/index_files/Ostendorf_naacl2018.pdf

Amazon Alexa Prize는 작년에 처음 개최되었는데 영화, 연예, 스포츠 등 인기있는 주제에 대해서 대화를 하는 소셜봇을 만드는 대회입니다. 학생들만 참가할 수 있는데 여기서 우승을 했던 워싱턴 대학교의 발표자료입니다.

처음에는 딥러닝의 Seq2Seq로 구현을 했는데 포기하고 룰베이스 기반으로 다시 개발을 했다고 합니다. 먼저 매일 웹을 크롤링하여 재미있는 기사들을 수집하고 지식그래프로 저장합니다. 대화시스템은 크게 3부분으로 이루어져 있습니다.

첫째, Language Understand. 문장의 의도나 대화주제를 파악합니다.

둘째, Dialog Management. 계층적으로 표현된 대화주제를 참조하여 현재 내용과 일관성 있는 데이터를 지식그래프에서 검색을 하여 선택합니다. 그밖에 화제전환이나 두리뭉실하게 넘어가기 등 자연스러운 대화를 하기 위한 여러가지 기술들이 있습니다.

셋째, Language Generation. 선택된 지식그래프의 데이터를 가공하여 적절한 문장을 생성합니다.

대화를 흥미있게 유지하기 위해서는 지금 말하고 있는 주제를 인식하고 지속적으로 관련된 화제를 꺼내야 합니다. 위의 사진을 보면 슈퍼맨에 관련해서 계속 대화하고 있음을 알 수 있습니다. 물론 "나는 배트맨이 좋아"나 "오늘 스포츠 경기 뭐있어?" 같이 완전히 다른 내용을 물어보면 화제를 변경해야 합니다. 하지만 그렇지 않다면 꾸준히 말을 이어가는게 중요합니다.