과거 대화 정보를 사용한 개인화된 키워드 추출
Personalized Keyword Extraction using Dialogue History
고준호(경북대학교); 손정우(경북대학교); 송현제(경북대학교); 박세영(경북대학교)
18권 12호, 896~900쪽
초록
본 논문에서는 대화에서 그래프 기반 키워드를 추출하는 방법을 제안한다. 대화의 특성상 길이가 짧고, 생략이 많아 키워드 간의 연결 정도를 판단하기 쉽지 않다. 그래서 기존의 문서를 대상으로 키워드를 추출하는 방법만으로는 적절한 성능을 보여주지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인의 과거 대화 정보를 활용한다. 과거 대화 정보는 시간의 흐름이 반영된 현재 대화가 이뤄지기 전 말하고 듣는 것을 지칭하며, 이를 활용함으로써 개인화된 키워드를 발견할 수 있게 도와준다. 제안하는 방법은 과거 대화를 단순하게 저장하고 사용하는 것이 아니라 과거 대화 당시, 키워드들과 그들 간의 관계로 과거 대화 정보를 구성한다. 다음으로 과거에 구축된 정보들은 시간의 흐름에 따라 정보가 변하므로 이를 반영하도록 시간 흐름에 따른 키워드 관계들을 업데이트 한다. 현재 대화가 주어지면 구축된 과거 대화 정보를 활용하여 키워드를 추출한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 비교 모델보다 현재 대화를 잘 반영한 키워드를 추출함을 보인다.
Abstract
In this paper, we propose a method of keyword extraction based on graph from dialogue. It is difficult to discern the connection between keywords in a dialogue due to its nature of short length and use of omitting. Thus existing keyword extraction method alone does not show adequate performance. In order to resolve this issue, this paper used personal dialogue history. Dialogue history is all spoken and heard elements before current dialogue is done in light of the passage of time. It is helpful to use dialogue history in extraction of personalized keywords. The proposed method does not simply store and use past dialogue, but also construct dialogue history using keywords and their relation information of the time when the dialogue occurred. Next, as dialogue history changes along the passage of time, to reflect this we also update keyword relation information. When current dialogue is put, keywords are extracted by using constructed dialogue history. Through experiment the proposed method shows a better performance in extracting keywords which reflect current dialogue rather than the comparison model.
- 발행기관:
- 한국정보과학회
- 분류:
- 컴퓨터학