Goal Oriented Dialogue System Based on Deep Recurrent Q Network

심층 순환 Q 네트워크 기반 목적 지향 대화 시스템

  • Park, Geonwoo (Program of Computer and Communication Engineering, Colleage of Information Technology, Kangwon National University) ;
  • Kim, Harksoo (Program of Computer and Communication Engineering, Colleage of Information Technology, Kangwon National University)
  • 박건우 (강원대학교 IT대학 컴퓨터정보통신공학전공) ;
  • 김학수 (강원대학교 IT대학 컴퓨터정보통신공학전공)
  • Published : 2018.10.12

Abstract

목적 지향 대화 시스템은 자연어 이해, 대화 관리자, 자연어 생성과 같은 세분화 모델들의 결합으로 이루어져있어 하위 모델에 대한 오류 전파에 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연어 이해 모델과 대화 관리자를 하나의 네트워크로 구성하고 오류에 강건한 심층 Q 네트워크를 제안한다. 본 논문에서는 대화의 전체 흐름을 파악 할 수 있는 순환 신경망인 LSTM에 심층 Q 네트워크 적용한 심층 순환 Q 네트워크 기반 목적 지향 대화 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 심층 순환 Q 네트워크는 LSTM, 심층 Q 네트워크보다 각각 정밀도 1.0%p, 6.7%p 높은 성능을 보였다.

Acknowledgement

Grant : 언어학습을 위한 자유발화형 음성대화처리 원천기술 개발

Supported by : 한국연구재단, 정보통신기술진흥센터