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대화 시스템으로서,사용자 발화에 대한 화행(speech act) 정보를 수신하고, 상기 화행 정보에 포함된 특정 슬롯의 값을 이용하여 상기 사용자 발화의 목표, 발화 방식 그리고 요청대상 중 적어도 하나를 포함하는 대화 상태를 결정하고, 상기 대화 상태에 대한 사용자 의도를 추정하고, 상기 대화 상태와 상기 사용자 의도가 포함된 대화 상태 벡터를 생성하는 대화 상태 결정부,상기 대화 상태 벡터를 수신하고, 상기 대화 상태 벡터를 대화 정책 모델에 입력하여 상기 대화 상태에서 가능한 대화 행위를 결정하는 대화 관리부, 그리고대화 도메인 데이터베이스를 검색하여 상기 대화 행위의 슬롯에 삽입될 정보를 결정하고, 상기 정보를 상기 슬롯에 삽입하여 시스템 응답을 생성하는 시스템 응답 생성부를 포함하고,상기 대화 도메인 데이터베이스는 임의의 슬롯과 상기 임의의 슬롯에 매칭될 수 있는 복수의 제한 값들의 쌍을 포함하는, 대화 시스템
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제1항에서,상기 대화 관리부는상기 대화 상태 벡터를 상기 대화 정책 모델에 입력하여 상기 대화 상태에서 수행될 수 있는 후보 대화 행위들의 가치 값들을 출력하고, 가장 큰 가치 값을 가진 후보 대화 행위를 상기 대화 상태에서 가능한 대화 행위로 결정하는 대화 시스템
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제1항에서,상기 대화 상태, 상기 대화 상태에서 가능한 대화 행위, 상기 대화 행위에 대한 보상 및 다음 대화 상태를 이용하여 상기 대화 정책 모델을 강화 학습시키는 대화 정책 모델 학습부를 더 포함하는 대화 시스템
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대화 시스템이 대화 상태에서 가능한 대화 행위를 결정하는 대화 정책 모델을 강화 학습시키는 방법으로서,사용자 발화에 대한 화행(speech act) 정보를 수신하는 단계,상기 화행 정보에 포함된 특정 슬롯의 값을 이용하여 상기 사용자 발화의 목표, 발화 방식 그리고 요청대상을 추출하고, 상기 목표, 상기 발화 방식 그리고 상기 요청대상을 바탕으로 상기 화행 정보가 수신된 시점에서의 대화 상태를 결정하는 단계,상기 대화 상태에 대한 사용자 의도를 추정하고, 상기 대화 상태와 상기 사용자 의도가 포함된 대화 상태 벡터를 생성하고, 상기 대화 상태 벡터를 상기 대화 정책 모델에 입력하여 상기 대화 상태에서 가능한 대화 행위를 결정하는 단계,상기 대화 행위에 대응하는 보상 및 상기 대화 행위의 슬롯에 정보를 삽입하여 시스템 응답으로 출력한 이후의 대화 상태를 결정하는 단계,상기 대화 상태, 상기 대화 행위, 상기 보상 및 상기 이후의 대화 상태를 이용하여 경험 데이터를 생성하는 단계, 그리고상기 경험 데이터를 이용하여 상기 대화 정책 모델에 대한 강화 학습을 수행하는 단계를 포함하고,상기 정보는 임의의 슬롯에 매칭될 수 있는 복수의 제한 값들 중에서 선택된 것인, 대화 정책 모델 강화 학습 방법
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제5항에서,상기 대화 행위를 결정하는 단계는상기 대화 상태에서 수행될 수 있는 후보 대화 행위들의 가치 값들을 출력하는 단계, 그리고가장 큰 가치 값을 가진 후보 대화 행위를 상기 대화 상태에서 가능한 대화 행위로 결정하는 단계를 포함하는 대화 정책 모델 강화 학습 방법
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제5항에서,상기 대화 정책 모델에 대한 강화 학습을 수행하는 단계는상기 화행 정보를 수신하는 단계, 상기 대화 상태를 결정하는 단계, 상기 대화 행위를 결정하는 단계, 상기 보상 및 이후 대화 상태를 결정하는 단계 및 상기 경험 데이터를 생성하는 단계를 복수회 수행하여 경험 데이터 집합을 생성하는 단계,상기 경험 데이터 집합에서 임의의 경험 데이터를 추출하는 단계, 그리고상기 임의의 경험 데이터를 이용하여 상기 대화 정책 모델의 가중치를 업데이트하는 단계를 포함하는 정책 모델 강화 학습 방법
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