DSTC는 2013년에 시작해 올해 6회째를 맞은 대화시스템 분야의 대표적인 연구 대회로, 전세계적으로 인공지능 대화시스템을 연구하고 있는 기업들과 학계가 참여해 기술을 평가하는 장이다.
네이버는 인공지능 대화시스템과 사람 간의 대화에서 자연스러운 흐름을 방해하는 요소를 찾아내는 기술에 대해 겨루는 과제에 참가해 RNN(딥러닝)을 활용해 대화 간의 오류를 발견하는 네이버-클로바 대화 시스템의 기술을 제시한 논문을 발표했다.
해당 기술은 네이버-클로바 대화 시스템뿐만 아니라 다른 대화시스템에도 적용이 가능해 범용적으로 활용이 가능하다.
이 기술은 해당 과제의 3개 평가 항목 중 실제 사람이 판단한 점수를 기준으로 분포의 유사도를 측정하는 2개 항목인 'Overall Results of JS Divergence(2개 확률분포간의 유사도 측정)'과 'Overall Results of Mean Squared Error(평균제곱 오차)'에서 가장 높은 점수를 기록했다.
김경덕 네이버-클로바 대화시스템 연구원은 "대화시스템 고도화를 위한 연구를 꾸준히 이어갈 것"이라며 "실제 사용자들이 스마트한 서비스로 접할 수 있도록 노력하겠다"고 전했다.
장선우 기자
<저작권자 © 빅데이터뉴스, 무단 전재 및 재배포 금지>
