의료 조언을 위한 질문 의도 인식: 학습 데이터 구축 및 의도 분류
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김영민 | - |
dc.contributor.author | 이태훈 | - |
dc.contributor.author | 정은지 | - |
dc.contributor.author | 나선옥 | - |
dc.date.accessioned | 2021-12-24T01:45:15Z | - |
dc.date.available | 2021-12-24T01:45:15Z | - |
dc.date.created | 2021-11-05 | - |
dc.date.issued | 2020-07-03 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/133834 | - |
dc.description.abstract | 대부분의 과업 지향 대화 시스템에서는 의도 인식과 개체 인식이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 의료 조언이라는 신규 분야에 대한 대화 시스템 구축을 위해 사용자 질문의 의도를 인식하는 분류 문제를 다룬다. 최종 목적에 해당하는 의료 조언을 위해 필요한 의도 카테고리를 정의하는 것에서부터 학습데이터 수집 및 구축, 레이블링을 위한 가이드라인을 상술한다. 질문 의도 인식을 위해 BERT 기반의 분류 모델을 사용했으며 한국어 처리를 위해 변형된 KorBERT도 적용한다. 딥러닝 기반의 모델이 본 연구에서 구축한 중규모의 학습 데이터에서도 좋은 성능을 보이는 것을 검증하기 위해 일반적으로 많이 쓰이는 SVM도 비교 모델로 활용하였다. 실험 결과 8개의 의도 카테고리에 대한 f1 점수가 SVM, BERT, KorBERT에서 각기 69%, 78%, 84% 였으며 향후 데이터 보강을 통해 최종 성능을 높일 예정이다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 의료 조언을 위한 질문 의도 인식: 학습 데이터 구축 및 의도 분류 | - |
dc.title.alternative | Question Intent Detection for Medical Advice: Training Data Construction and Intent Classification | - |
dc.type | Conference | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김영민 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 KCC2020 - Toward the World's Leading Software Event, pp.329 - 331 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 KCC2020 - Toward the World's Leading Software Event | - |
dc.relation.isPartOf | 한국컴퓨터종합학술대회 | - |
dc.citation.title | 한국정보과학회 KCC2020 - Toward the World's Leading Software Event | - |
dc.citation.startPage | 329 | - |
dc.citation.endPage | 331 | - |
dc.citation.conferencePlace | KO | - |
dc.citation.conferenceDate | 2020-07-02 | - |
dc.type.rims | CONF | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.url | http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09874429 | - |
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