하이퍼커넥트가 자연어처리(NLP) 국제학회 ‘EMNLP'에서 인공지능(AI) 챗봇 연구논문을 발표한다. 하이퍼커넥트는 2년 연속으로 글로벌 NLP 학회에서 논문을 발표하게 됐다. 

EMNLP는 NAACL, ACL과 함께 세계 3대 자연어처리 학회로 불리운다. AI 번역과 챗봇, 기계 독해 등 언어 데이터 기반 자연어처리 접근법과 관련된 연구를 다루는 EMNLP에서 하이퍼커넥트는 ‘대화 생성 모델의 의미론적 다양성 측정·개선’ 논문을 발표한다.

응답 다양성은 개방형 대화 모델이 생성하는 답변의 퀄리티를 측정하는 주요 평가 척도 중 하나로 꼽히지만 현재 응답 다양성에 대한 평가 지표는 대부분 생성된 응답의 어휘적인 측면만을 고려하고 있다.

반면 이번 연구에서 하이퍼커넥트는 어휘 수준의 평가를 넘어 답변들의 의미론적 다양성을 측정하는 새로운 평가 방법을 제시했다. 

또 학습 데이터셋의 의미론적 분포에 기반해 대화 모델이 의미론적으로 다양한 답변을 생성할 수 있도록 각 학습 데이터에 가중치를 부여하는 새로운 모델 학습 방법을 제안한다. 이를 통해 개발자들은 다양한 답변을 효과적으로 생성하는 대화 모델을 간단하게 개발하고 평가할 수 있게 된다.

하이퍼커넥트 하성주 AI랩 총괄 디렉터는 “AI 챗봇은 많은 분야에서 빠르게 상용화 되고 있어, 다양한 답변 생성을 지원하는 하이퍼커넥트의 AI 챗봇 기술이 폭넓은 분야에서 보다 자연스러운 대화를 만들어가는데 기여할 수 있기를 기대한다”고 전했다.