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사용자의 발화를 입력받는 입력부;상기 발화를 분석하여 주제를 검출하는 분석부;상기 검출된 주제와 기 설정된 페르소나를 이용하여 상기 발화에 대한 응답을 생성하는 응답생성부; 및상기 생성된 응답을 출력하는 출력부를 포함하는 대화 시스템
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제1 항에 있어서,상기 입력부는 심층 학습 기반의 인코더(Encoder)를 통해 상기 발화로부터 의미 표현을 생성하고,상기 분석부는 상기 의미 표현을 이용하여 주제를 검출하며,상기 응답생성부는 심층 학습 기반의 디코더(Decoder)를 통해 상기 응답을 생성하고,상기 인코더(Encoder)와 상기 디코더(Decoder)는 순환신경망(Recurrent neural network)을 사용하는 것을 특징으로 하는 대화 시스템
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제1 항에 있어서,상기 응답생성부는 상기 발화에 대한 복수의 후보 응답을 생성하고상기 복수의 후보 응답에 대해 상기 검출된 주제와의 유사도를 각각 분석하여 하나의 최종 응답을 결정하는 주제 유사도 분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대화 시스템
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제3 항에 있어서,상기 주제 유사도 분석부는 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet allocation, LDA)을 이용하여 분석하는 것을 특징으로 하는 대화 시스템
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제1 항에 있어서,상기 생성된 응답을 기 설정된 대화 상대에 따라 문맥을 보정하는 문맥보정부를 더 포함하고상기 출력부는 보정된 응답을 출력하는 것을 특징으로 하는 대화 시스템
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사용자의 발화를 입력받는 입력 단계;상기 입력된 발화를 분석하여 주제를 검출하는 분석 단계;상기 검출된 주제와 기 설정된 페르소나를 이용하여 상기 발화에 대한 응답을 생성하는 응답 생성 단계; 및상기 생성된 응답을 출력하는 출력 단계를 포함하는 대화 시스템의 대화 방법
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제6 항에 있어서,상기 응답 생성 단계는상기 발화에 대한 복수의 후보 응답을 생성하고상기 출력 단계 이전에상기 복수의 후보 응답에 대해 상기 검출된 주제와의 유사도를 각각 분석하여 하나의 최종 응답을 결정하는 주제 유사도 분석 단계를 더 포함하고상기 출력 단계는상기 결정된 최종응답을 출력하는 것을 특징으로 하는 대화 시스템의 대화방법
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제7 항에 있어서,상기 주제 유사도 분석단계는 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet allocation, LDA)을 이용하여 분석하는 것을 특징으로 하는 대화 시스템의 대화방법
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제6 항에 있어서,상기 출력 단계 이전에상기 생성된 응답을 기 설정된 대화 상대에 따라 문맥을 보정하는 문맥 보정 단계를 더 포함하고상기 출력 단계는보정된 응답을 출력하는 것을 특징으로 하는 대화 시스템의 대화방법
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10
제6 항에 있어서,상기 출력 단계 이전에상기 생성된 응답을 현재 대화의 대화 상대와 대화 상황을 분석하고 그 분석 결과에 따라 문맥을 보정하는 문맥 보정 단계를 더 포함하고상기 출력 단계는보정된 응답을 출력하는 것을 특징으로 하는 대화 시스템의 대화방법
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11
하드웨어와 결합하여 제6 항 내지 제10 항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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