챗봇을 위한 대화 모델의 데이터 크라우드소싱 방법

Abstract

본 발명은 챗봇의 대화 모델에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 발화 데이터 수집과 이 수집된 발화 데이터에 기초하여 학습 상황으로 유도하므로 착화 데이터가 확장되어 대화 모델이 확장되는 챗봇을 위한 대화 모델의 데이터 크라우드소싱 방법에 관한 것이다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 챗봇을 위한 대화 모델의 데이터 크라우드소싱 방법으로서, (a) 사용자 데이터가 입력되는 단계; (b) 상기 단계 (a)에서 입력된 사용자 데이터를 자연어 기법으로 처리하는 단계; (c) 상기 단계 (b)에서 처리된 사용자 데이터에 대응되는 대화 모델의 인식 신뢰도를 판단하는 단계; (d) 상기 단계 (c)에서 판단된 인식 신뢰도가 기준치 이하인 경우 질문을 제공하고 상기 질문에 대한 사용자의 답변 데이터를 이용하여 인식 신뢰도가 낮은 이유를 파악하는 단계; 및 (e) 상기 단계 (d)에서 파악된 낮은 이유에 기초하여 대화 모델을 수정하는 단계를 포함하되, 상기 대화 모델 수정은, 상기 단계 (d)에서 파악된 이유가 현재의 대화 모델로 대응 가능하나 데이터가 부족한 경우이면, 현재의 대화 모델에 포함된 대화 흐름 중 어느 하나에 해당하는지 여부를 파악하여 해당하는 대화 모델 흐름에 데이터를 추가하고, 현재의 대화 모델 흐름 중 상기 사용자 데이터를 처리할 수 있는 대화 모델 흐름이 존재하지 않는 경우이면, 새로운 대화 흐름을 추가하는 것이다.