기억된 표현을 넘어
일반적인 시퀀스 변환 모델은 가중치에 담긴 표현을 바탕으로 무난한 응답을 내놓기 쉽다. 이 연구는 대화 문맥에 외부에서 가져온 지식을 함께 제공하는 문제를 다뤘다.
지식과 연결된 대화
위키백과에서 검색한 정보에 직접 근거하는 대화를 수집했다. 어떤 지식을 이용해 대화하는지 드러나는 자료를 마련해 지식 활용 능력을 지도 학습으로 연구할 수 있게 했다.
검색과 읽기 및 생성
제안한 구조는 지식을 찾아내고 그 내용을 읽은 뒤 이를 조건으로 응답을 만든다. 문장이 자연스러운가뿐 아니라 필요한 정보를 찾아 대화에 활용하는가도 중요한 과제가 된다.
개방형 주제의 평가
연구는 여러 열린 주제의 대화에서 자동 지표와 사람의 판단으로 모델을 평가했다. 데이터셋은 지식 활용형 대화 모델의 후속 개선을 비교하기 위한 기준 과제로 제시됐다.
관련 문서
PersonaChat / DailyDialog / 대화의 키값 검색 네트워크 / 검색 증강 생성 / FiD / 언어 모델