{Chongyang Tao Wenpeng Hu Wei Wu Rui Yan Dongyan Zhao Can Xu}

초록

현재 연구자들은 개방형 도메인에서 검색 기반 대화에 큰 관심을 기울이고 있다. 특히, 공개적으로 인정받는 벤치마크 데이터셋을 기반으로 다회화 응답 선택을 위한 문맥-응답 매칭 문제를 탐구하고 있다. 최신 기법들은 응답이 문맥 내 각 발화와 처음부터 상호작용해야 하지만, 이러한 상호작용은 얕은 방식으로 이루어진다. 본 연구에서는 상호작용-상호작용 네트워크(Interaction-over-Interaction network, IoI)를 제안함으로써 발화-응답 상호작용을 깊이 있게 구현한다. 이 모델은 여러 개의 상호작용 블록을 중첩하여 매칭을 수행하며, 한 차례의 상호작용에서 얻은 잔여 정보가 다시 상호작용 과정을 시작하게 한다. 따라서 발화-응답 쌍 내의 매칭 정보는 반복적인 쌍의 상호작용을 통해 추출되며, 표현을 통해 블록 간의 정보 흐름이 지속된다. 세 가지 벤치마크 데이터셋에서의 평가 결과는 IoI가 다양한 매칭 지표에서 최신 기법들을 상당히 능가함을 보여준다. 추가 분석을 통해 우리는 상호작용의 깊이가 IoI의 성능에 미치는 영향을 밝혀냈다.