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챗봇의 효과적 정서적 지지를 위한 한국어 대화 감정 강도 예측 모델 개발
정세림 ( Sae-lim Jeong ),노유진 ( You-jin Roh ),오은석 ( Eun-seok Oh ),김아연 ( A-yeon Kim ),홍혜진 ( Hye-jin Hong ),이지항 ( Jee Hang Lee ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
정서적 지원 대화를 위한 챗봇 개발 시, 사용자의 챗봇에 대한 사용성 및 대화 적절성을 높이기 위해서는 사용자 감정에 적합한 지원 콘텐츠를 제공하는 것이 중요하다. 이를 위해, 본 논문은 사용자 입력 텍스트의 감정 강도 예측 모델을 제안하고, 사용자 발화 맞춤형 정서적 지원 대화에 적용하고자 한다. 먼저 입력된 한국어 문장에서 키워드를 추출한 뒤, 이를 각성도 (arousal)과 긍정부정도(valence) 공간에 투영하여 키워드가 내포하는 각성도-긍정부정도에 가장 근접한 감정을 예측하였다. 뿐만 아니라, 입력된 전체 문장에 대한 감정 강도를 추가로 예측하여, 핵심 감정 강도 - 문맥상 감정강도를 모두 추출하였다. 이러한 통섭적 감정 강도 지수들은 사용자 감정에 따른 최적 지원 전략 선택 및 최적 대화 콘텐츠 생성에 공헌할 것으로 기대한다.