감정 상황에 근거한 대화
일반적인 인터넷 대화 자료만으로는 공감하는 반응을 학습하고 평가하기 어렵다는 문제에서 출발했다. 감정적 상황과 연결된 대화를 마련해 응답의 정서적 적합성을 연구한다.
감정을 반영한 응답
중요한 것은 감정에 해당하는 단어를 알아내는 데서 끝나지 않는다. 상대가 느끼는 바를 인정하며 문맥에 맞게 반응하는 대화 능력을 다룬다.
사람이 판단한 공감
연구에서는 이 자료를 활용한 모델과 대규모 인터넷 대화로만 학습한 모델을 비교했다. 사람 평가자는 전자의 응답을 더 공감적으로 받아들였으며, 이는 해당 실험에서의 지각된 응답 특성에 관한 결과다.
기존 모델의 적응
기존 모델과 자료를 활용해 공감형 응답으로 적응시키는 여러 방법도 비교했다. 전체 모델을 장시간 다시 학습하지 않는 접근을 포함해 학습 조건에 따른 차이를 살폈다.
관련 문서
DailyDialog / PersonaChat / Wizard of Wikipedia / Frames 대화 데이터셋 / 언어 모델 / 자연어 처리