Paragraph Vector를 이용한 문장 의도 예측 기법

https://bi.snu.ac.kr/Publications/Conferences/Domestic/KCC2016_SHChoi.pdf

본 논문에서는 사람과의 자연스러운 대화를 통하여 자동으로 주문을 받을 수 있는 시스템을 만들기 위 하여, 사람의 자연 언어를 이해하고 그로부터 사람의 발화 의도를 예측할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기계 학습 알고리즘은 텍스트로부터 의도 추론에 적합한 정보를 추출하여 벡터 형태 로 바꾸는 단계와 문장 벡터로부터 미리 정의한 발화 의도를 추론하는 단계로 나누어 진다. 실험을 위하여 카페에서 손님과 점원이 실제로 주문을 하는 과정을 기록한 발화 텍스트를 사용하였다. 이로부터 doc2vec 벡터를 추출하고, 다양한 인식기를 사용하여 이 벡터로부터 의도를 추론하였다. 또한 의도전이확률을 사용해 추론된 의도별 확률 벡터를 보정하여 성능을 향상시킨 결과를 보인다

 

이 논문에서의 의문점은 문장에서 의도를 뽑아 내는 과정을 서술하지 않았다. 문장에서부터 뽑아 내는게 아니라 미리 정해진 의도로 맵핑 하는 클래시피케이션 방법을 썼는데…

의도란게 문맥에 따라서 같은 문장이라도 다르게 해석 될 경우가 많을 텐데.. 그렇게 고정된 라벨로 학습 시켜도 될려나?

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