여행 도메인 추천봇의 요청문 의도 분석을 위한 언어자원 구축
Building Language Resources for Intent Analysis of Travel-Recommendation chatbots
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본 연구는 여행 도메인 챗봇에서 나타나는 추천 요청문에 대한 의도 분석 모델을 구축하는 과정에서 필요한 양질의 학습 데이터를 효율적으로 생성하는 방법론을 제안한다. 이를 위해 여행 도메인에서의 후기글과 추천 요청문 간의 상관관계를 파악하고 후기글을 상향식으로 분석하여 여행 도메인 추천 요청문 구성에 필요한 3가지 원소({평가 대상, 평가 속성, 평가 내용})와 요청 화행을 하향식으로 분석한 {평가 요청} 원소를 LGG 형식으로 언어자원을 구축하였다. 구축된 언어자원으로 생성된 데이터는 DACO CONVERTER를 통한 후처리 과정을 거쳐 의도 분석 모델을 위한 학습 데이터로 최종 생성된다. 제안된 방법론으로 생성된 학습 데이터의 성능을 알아보기 위해 의도 분석 모델을 학습시킨 결과, 여행 도메인의 하위 분류인 숙박 도메인과 맛집 도메인에서 각각 0.897, 0.957의 F1 점수를 획득하며 제안된 방법론의 실효성을 입증하였다.
Abstract
This study proposes a methodology for efficiently generating high-quality training data required to build an intent analysis model for recommendation requests in travel domain chatbots. We investigate the correlation between reviews and recommendation requests within the travel domain to achieve this. We extracted from the reviews the three elements ({Evaluation Target, Evaluation Aspect, Evaluation Value}), and described the {Evaluation Request} element that represents query-related language patterns. We trained the intent analysis model to investigate the performance of the training data generated by the proposed methodology. We obtained F1 scores of 0.897 and 0.957 in the accommodation and restaurant domain respectively, which underlines the effectiveness of the proposed methodology.
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