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자료유형
학술저널
저자정보
여은기 (고려대학교) 이원명 (고려대학교) 구본화 (고려대학교) 고한석 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제62권 제4호(통권 제569호)
발행연도
2025.4
수록면
96 - 105 (10page)
DOI
10.5573/ieie.2025.62.4.96

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최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 ChatGPT와 같은 AI 챗봇 서비스가 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 챗봇 서비스는 사용자 발화의 의도를 파악하여 상황에 맞는 응답을 제공하는 것을 핵심으로 하며, 이를 위해 의도 분류기는 필수적인 구성 요소이다. 그러나 새로운 서비스의 등장이나 사회적 변화로 인해 발생하는 새로운 의도를 기존 분류기가 인식하지 못하면, 챗봇의 성능이 저하되고 사용자 요구에 부합하지 않는 응답을 생성할 위험이 있다. 본 연구는 기존 의도 데이터와 의도가 알려지지 않은 데이터를 통합하여 새로운 의도를 효율적으로 발견하는 방법을 탐구한다. 이를 위해 문장을 다각도로 분석하는 "다시점 분석" 기법을 제안하며, 문장 임베딩뿐만 아니라 핵심어구인 키워드를 활용하여 문장의 의도를 더욱 효과적으로 파악하고자 하였다. 문장 임베딩 추출기로는 다양한 자연어 처리 목적에 적합한 모델을 선택하여 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 3가지 공인 데이터세트에서 기존 연구 대비 높은 성능을 달성하였다.
#New intent discovery #Large language model #Multi-view #Key word

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 이론
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

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