초록
본 논문은 검색 기반 챗봇에서 다단계 응답 선택을 위한 발화-발화 상호 매칭 네트워크(U2U-IMN)를 제안합니다. 이 모델은 이전의 문맥-응답 매칭 또는 발화-응답 매칭 프레임워크와 달리, 문맥과 응답을 모두 발화 시퀀스로 취급하여 그들 사이의 매칭 정도를 계산할 때 사용합니다. 문맥-응답 쌍에 대해 U2U-IMN 모델은 먼저 순환층과 자기 주의 메커니즘을 사용하여 각 발화를 개별적으로 인코딩합니다. 그런 다음, 주의 메커니즘을 통해 문맥과 응답 간의 전역적이고 양방향적인 상호 작용이 이루어져 그들 간의 매칭 정보가 수집됩니다. 주의 가중치를 계산할 때 문맥과 응답 발화 간의 거리는 사전 구성 요소로 활용됩니다. 마지막으로, 문장 단위 집계와 문맥-응답 단위 집계가 차례대로 실행되어 매칭 정도 예측을 위한 특징 벡터를 얻습니다. 네 개의 공개 데이터셋에서 수행된 실험 결과, 제안된 방법이 모든 평가 지표에서 기준 방법들을 능가하였으며, 다단계 응답 선택에 있어 새로운 최고 수준의 성능을 달성하고 다양한 도메인에서의 호환성을 입증하였습니다.