In this study, we discuss the basic technology of dialogue systems based on the deep neural network for natural language processing(NLP). Deep learning has become a basic technique in dialogue systems. Many researchers investigated on applying neural networks to the different components of a traditional task-oriented dialogue system, including natural language understanding, dialogue state tracking, and natural language generation, We study the recent technical advances on task-oriented dialogue systems and extent to the non-task-oriented system. We find that the end-to-end models are prevailing and representative in most of recent research papers. Also, it is blurring the boundaries between the task-oriented dialogue systems and non-task-oriented systems. In particular, the chit-chat dialogues of generative method are modeled by the end-to-end model directly. The task-oriented systems are also moving towards an end-to-end model with reinforcement learning. It is noting that current end-to-end models are still improving. We discuss some possible research directions and the technical challenges. In the future, we expect that accuracy of dialogue system will be improved further by employing reinforcement learning method.
목차
1. 서론 2. 대화시스템의 종류와 구성 2.1. 대화시스템의 종류 2.2 대화시스템의 구성 3. 신경망 방식의 자연어처리 기술 3.1 순환 신경망과 콘볼루션 신경망 3.2. 부호기-복호기 모델 (Encoder-Decoder Model) 3.3 강화학습 (Reinforcement Learning) 방식 3.4 생성대립네트워크 (Generative Adversarial Networks: GAN) 4. 대화시스템의 구현 기술 분석 4.1 언어이해 모듈 4.2 대화관리모듈 4.3 언어생성모듈 4.4 단대단 방식 목적대화시스템 분석 4.5 대화지향시스템 기술분석 4.6 대화시스템 기술적 도전과제 5. 결론 인용문헌 [Abstract]
키워드
Deep Neural NetworkTask-oriented dialogue SystemDeep LearningChit-chat Bot
국제언어인문학회 [INTERNATIONAL ASSOCIATION FOR HUMANISTIC STUDIES IN LANGUAGE]
설립연도
2000
분야
인문학>언어학
소개
국제언어인문학회는 '언어를 통한 인문학 연구'의 필요성에 동감하는 여러 전공분야 학자들의 뜻을 담고 있습니다. 언어에 초점을 맞추는 것은, 다양한 전공분야의 참여에서 생겨날 수 있는 '이질적 집합'의 상황을 극복하기 위한 장치입니다. 현재로서는 작은 불씨를 지핀 것에 불과합니다. 그러나 이렇게 일구어진 불꽃이 새로운 학풍의 바람결에 커다란 섬광으로 빛나게 될 날이 올 것을 우리는 확신합니다. 우리의 학회와 학술지는 인문학 불변의 가치와 시대적 사명을 인식하는 국내외의 학자들을 향해 활짝 개방되어 있습니다. 특정 전공의 범위를 넘어서서 철학, 문학, 언어학, 종교, 역사, 문화, 예술 등의 시각에서 언어의 본질을 토론할 기회가 될 것입니다.