1. 인간의 대화와 닮은 챗봇 대화 사람들의 대화는 일정하지 않습니다. 어디로 튈지 모르기 때문에 설계 난도가 높은 가공 영역에 속합니다. 그렇기 때문에 TextNet은 인간 대화의 pattern 분석을 통해 인간 대화와 닮은 시나리오를 설계합니다. 대화 pattern이란, 국어학 및 국문학 전공자들이 실제 사용자들의 발화에 화행(speech-act) tag를 부착해 A-B-A’로 이어지는 대화의 맥락을 pattern화한 것입니다. 화행 tag는 대화의 맥락 유지를 위해 ‘대화 목적, 기능, 의미’에 따라 설계되었습니다. 2. 대화의 단절을 막는 핵심, pattern 기존 챗봇을 이용하다 보면 겉도는 이야기만 하고, 사람과의 대화처럼 진척이 이루어진다는 느낌을 받기 어려우셨을 겁니다. 이는 single-turn으로 이루어진 문장 단위 발화에만 집중한 결과라고 볼 수 있습니다. TextNet은 사람들이 자주 사용하는 대화 pattern을 목록화하였기 때문에 대화를 계속적으로 이어 나갈 수 있습니다. 3. 인간과 챗봇의 대화가 인간 대화의 pattern을 따라 갈 수 있을까? TextNet은 pattern에서 한 단계 더 나아가 ‘tag box’ 개념을 도입했습니다. ‘Tag box’는 유사한 기능을 하는 pattern들을 모아 놓은 group 개념이라고 설명할 수 있을 것 같습니다. TextNet은 ‘tag box’가 있기 때문에 pattern을 따라가지 않는 응답에는 새로운 pattern을 찾아 적용할 수 있는 담화적 근거(discourse background)가 있다고 볼 수 있습니다. 뿐만 아니라 하나의 발화에 대해 다양한 pattern을 적용할 수 있기 때문에, 대화가 무제한으로 이어져도 사용자는 대화가 겉돌고 있다는 느낌이나 지루하다는 느낌을 받지 않게 됩니다. 4. 그래도 사용자와의 대화가 단절된다면? TextNet은 사람 간의 대화에서 고빈도로 출현하는 ‘tag box’ 및 ‘pattern’ 목록을 추출하였습니다. 대화가 단절될 경우, 분석한 일상대화 주제 하나를 고빈도 'tag box' 중 고빈도 pattern에 도입하여 다시금 대화를 시작하도록 할 수 있습니다. 5. Reference위의 내용들은, 지난 2020년 04월 TextNet 서비스 런치 이후 아래의 partner 분들과 AI 대화설계를 진행한 레퍼런스를 바탕으로 작성되었습니다.
