인공지능 챗봇을 위한 감정 문장 생성 시스템

국문 초록 (Abstract)

인공지능 시장의 성장과 함께 챗봇에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 챗봇은 사용자에게 필요한 서비스를 제공해주는 기술을 넘어 사람의 감정을 비슷하게 표현하며 적절한 반응을 보이는 수준으로 기술이 개발되고 있다. 하지만 챗봇이 사람과 똑같이 감정을 이해하고 표현하는 것에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 BERT+GPT 파이프라인 모델을 통해 자동으로 생성된 대용량의 감정 학습데이터를 적용하여 인공지능 챗봇시스템을 구현하였고, 프로토타입 시스템을 통해 실제 챗봇이 사용자의 말에 대한 감정을 파악하고 이에 적절한 반응을 보임을 확인했다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the growth of the artificial intelligence market, research on chatbots is being actively conducted. In recent years, chatbot technology is being developed to a level where it can respond appropriately by expressing human emotions in a similar way, beyond the technology that provides necessary services to users. However, there is a limit to the ability of chatbots to understand and express emotions just like humans. In this paper, an artificial intelligence chatbot system was implemented by applying a large amount of emotion learning data automatically generated through the BERT+GPT pipeline model. It was confirmed that there was a reaction.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 관련 연구
• Ⅲ. 제안 방안
• Ⅳ. 실험
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌