당신은 저를 인상 깊게 합니다: 상호 성격 인식을 통한 대화 생성

채팅 대화 시스템의 매력성과 일관성을 향상시키기 위한 지속적인 노력에도 불구하고, 현재 대부분의 연구는 인간과 유사한 응답을 모방하는 데 주로 집중되어 있으며, 대화 참가자 간의 이해(understanding)를 모델링하는 측면은 여전히 미흡한 상태이다. 반면, 인지 과학 분야의 연구는 이해가 고품질 채팅 대화에 있어 핵심적인 신호임을 시사하고 있다. 이러한 시사에 착안하여, 본 연구에서는 이해를 명시적으로 모델링하는 것을 목표로 하는 전송-수신 기반 프레임워크인 P^2 Bot을 제안한다. 구체적으로 P^2 Bot은 상호적 성격 인식(mutual persona perception)을 도입함으로써 개인화된 대화 생성의 품질을 향상시킨다. 대규모 공개 데이터셋인 Persona-Chat을 대상으로 한 실험 결과, 자동 평가 지표와 인간 평가 모두에서 기존 최고 수준의 베이스라인 대비 상당한 성능 향상이 확인되었으며, 제안한 방법의 효과성이 입증되었다.