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제1 답변 요청 메시지와 상기 제1 답변 요청 메시지에 대응하는 제1 응답 메시지 세트를 포함하는 과거 대화 데이터, 성격 데이터, 방해 데이터 및 제2 답변 요청 메시지에 대한 제2 응답 메시지에 기초하여 학습 데이터(training data)를 생성하는 학습 데이터 생성부; 및상기 학습 데이터에 기초하여, 자동 응답 모델이 생성하는 상기 제2 응답 메시지가 상기 성격 데이터와의 유사도는 가까워지고, 상기 방해 데이터와의 유사도는 멀어지도록 자동 응답 모델을 학습시키는 모델 학습부를 포함하되,상기 자동 응답 모델은, 상기 학습 데이터를 입력 받아 상기 성격 데이터에 기초하여 상기 제2 응답 메시지를 생성하는 생성자(Generator) 및 상기 학습 데이터를 입력 받아 상기 방해 데이터 및 상기 제2 응답 메시지의 유사도에 기초하여 상기 제2 응답 메시지의 방해 진위 여부를 판단하는 구분자(Discriminator)를 포함하고,상기 모델 학습부는, 상기 성격 데이터와 상기 제2 응답 메시지 사이의 유사도에 기초한 제1 손실 함수 및 상기 방해 데이터의 상기 방해 진위 여부 레이블은 참(true)으로 상기 제2 응답 메시지를 거짓(false)으로 판단하도록 하기 위한 제2 손실 함수에 기초한 제3 손실 함수를 이용하여 상기 자동 응답 모델을 학습시키는, 자동 응답 생성 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 성격 데이터는, 특정한 성격을 가진 사람에 의해 발화된 것으로 사전 분류된 복수의 문장을 포함하는, 자동 응답 생성 장치
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청구항 2항에 있어서, 상기 방해 데이터는 상기 성격 데이터에 포함된 상기 복수의 문장에 포함된 단어와의 유사도에 기초하여 생성된 방해 문장 및 상기 방해 문장의 방해 진위 여부 레이블을 포함하는, 자동 응답 생성 장치
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청구항 2항에 있어서,상기 과거 대화 데이터는, 상기 성격 데이터에 포함된 복수의 문장과의 유사도에 기초하여 생성된 상기 제1 답변 요청 메시지에 대한 상기 제1 응답 메시지를 포함하는, 자동 응답 생성 장치
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제1 답변 요청 메시지와 상기 제1 답변 요청 메시지에 대응하는 제1 응답 메시지 세트를 포함하는 과거 대화 데이터, 성격 데이터, 방해 데이터 및 제2 답변 요청 메시지에 대한 제2 응답 메시지에 기초하여 학습 데이터(training data)를 생성하는 단계; 및상기 학습 데이터에 기초하여, 자동 응답 모델이 생성하는 상기 제2 응답 메시지가 상기 성격 데이터와의 유사도는 가까워지고, 상기 방해 데이터와의 유사도는 멀어지도록 자동 응답 모델을 학습시키는 단계를 포함하되,상기 자동 응답 모델은, 상기 학습 데이터를 입력 받아 상기 성격 데이터에 기초하여 상기 제2 응답 메시지를 생성하는 생성자(Generator) 및 상기 학습 데이터를 입력 받아 상기 방해 데이터 및 상기 제2 응답 메시지의 유사도에 기초하여 상기 제2 응답 메시지의 방해 진위 여부를 판단하는 구분자(Discriminator)를 포함하고,상기 학습시키는 단계는, 상기 성격 데이터와 상기 제2 응답 메시지 사이의 유사도에 기초한 제1 손실 함수 및 상기 방해 데이터의 상기 방해 진위 여부 레이블은 참(true)으로 상기 제2 응답 메시지를 거짓(false)으로 판단하도록 하기 위한 제2 손실 함수에 기초한 제3 손실 함수를 이용하여 상기 자동 응답 모델을 학습시키는, 자동 응답 생성 방법
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청구항 7에 있어서, 상기 성격 데이터는, 특정한 성격을 가진 사람에 의해 발화된 것으로 사전 분류된 복수의 문장을 포함하는, 자동 응답 생성 방법
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청구항 8항에 있어서, 상기 방해 데이터는 상기 성격 데이터에 포함된 상기 복수의 문장에 포함된 단어와의 유사도에 기초하여 생성된 방해 문장을 포함하고, 상기 성격 데이터에 대한 유사도에 기초하여 생성된 방해 문장의 방해 진위 여부 레이블을 포함하는, 자동 응답 생성 방법
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청구항 8항에 있어서,상기 과거 대화 데이터는, 상기 성격 데이터를 구성하는 복수의 문장과의 유사도에 기초하여 생성된 상기 제1 답변 요청 메시지에 대한 상기 제1 응답 메시지를 포함하는, 자동 응답 생성 방법
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