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· 약 6분
박진영

이 포스트에서는 대화형 추천 시스템 (conversational recommender system)에서 핵심적인 요소인 dialogue management에 대해 다룹니다.

추천 시스템과 유저는 서로 상호작용을 주고받는 interactive한 프로세스입니다. 특히, 대화형 추천 시스템에서는 서로 대화를 주고받습니다. 추천 시스템이 유저에게 추천 아이템을 제공할지, 추가 정보를 요구할지, 그 외 잡담을 나눌 지 등 추천 시스템이 유저와 상호작용하는 수단인 대화를 제어하는 것을 dialogue management (DM)라고 부릅니다.

설령, 대화형 추천 시스템일지라도 유저는 마치 검색하듯이 단순히 간단한 질문만으로도 즉각적인 추천 아이템을 얻고 싶을 수 있고, multi-turn 대화를 통해 구체적인 특징을 만족하는 아이템을 얻고 싶을 수 있습니다. 그러나 아이템을 추천받기 위해 대화가 너무 길어지면 유저는 피로감을 느끼겠죠. 또한, 추천된 아이템에 대해 의논하거나 단순 잡담을 시도할 수도 있습니다. 이처럼 대화라는 것은 대단히 복잡한 과정입니다. 따라서 이를 별도로 처리할 필요가 있습니다.

· 약 9분
박진영

이 포스트에서는 대화형 추천 시스템 (conversational recommender system)을 구축하기 위한 전반적인 과정과, 유저의 utterance와 같은 텍스트 데이터를 어떻게 처리할 것인가에 대해 간략히 다룹니다.

유저의 utterance로부터 대화형 추천 시스템 구축은 자연어 처리 (natural language process), 추천 알고리즘, 유저 context에 대한 조합을 요구하는 복잡한 태스크입니다. 이를 step-by-step으로 알아봅시다: