RNN Sentence Embedding and ELM Algorithm Based Domain and Dialogue Acts Classification for Customer Counseling in Finance Domain

RNN 문장 임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 금융 도메인 고객상담 대화 도메인 및 화행분류 방법

  • 오교중 (한국과학기술원, 전산학부) ;
  • 박찬용 (한국과학기술원, 전산학부) ;
  • 이동건 (한국과학기술원, 전산학부) ;
  • 임채균 (한국과학기술원, 전산학부) ;
  • 최호진 (한국과학기술원, 전산학부)
  • Published : 2017.10.13

Abstract

최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

Keywords