다중 호프 선택자 네트워크를 통한 검색 기반 챗봇의 다중 전환 응답 선택

다중 라운드 검색 기반 대화는 지능형 대화 시스템을 구축하는 데 있어 중요한 과제이다. 기존 연구들은 주로 후보 응답을 여러 수준의 세부성에서 각각의 문맥 발화와 매칭하는 데 주력해 왔으나, 과도한 문맥 정보를 사용할 때 발생하는 부작용은 간과해 왔다. 문맥 발화는 더 많은 매칭 특징을 추출하는 데 풍부한 정보를 제공하지만, 동시에 노이즈 신호와 불필요한 정보를 포함시킬 수도 있다. 본 논문에서는 과도한 문맥 발화 사용이 초래하는 부작용을 분석하고, 이를 완화하기 위해 다중 허프 선택기 네트워크(Multi-hop Selector Network, MSN)를 제안한다. 구체적으로 MSN은 먼저 다중 허프 선택기를 활용해 관련 있는 발화만을 선택하여 문맥을 구성한다. 이후 필터링된 문맥과 후보 응답을 매칭시켜 매칭 점수를 산출한다. 실험 결과, MSN은 세 개의 공개된 다중 라운드 대화 데이터셋에서 일부 최신 기술(SOTA) 방법들을 능가하는 성능을 보였다.