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초록

한국어

챗봇은 학술적인 분야에 국한되지 않고 다양한 분야에서 연구되고 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 챗봇은 성격이 일관적이지 않다는 문제점이 있었다. 본 연구는 해당 문제를 해결하고자 새로운 전처리 방식과 학습 방법론을 제안한다. 제안된 방법론의 효용성을 검증하기 위해서 PERSONA-CHAT 데이터셋 중 validation 데이터셋으로 성능을 비교하는 실험을 진행하였고, 같은 데이터셋을 활용한 다른 모델에 비해 Perplexity의 지표에서 가장 높은 성능을 달성했다.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Methods
4. Experiments
4.1. Experimental setup
4.2. Experimental result
5. Conclusions
Acknowledgement
References

저자

• Young Yun Na [ Department of Media Ajou University Suwon, Republic of Korea ]
• JuneKyu Park [ Department of Artificial Intelligence Ajou University Suwon, Republic of Korea ]
• Kyung-Ah Sohn [ Department of Artificial Intelligence Ajou University Suwon, Republic of Korea ] Corresponding Author

참고문헌