KR101932264B1 - Method, interactive ai agent system and computer readable recoding medium for providing intent determination based on analysis of a plurality of same type entity information - Google Patents

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KR101932264B1
KR101932264B1 KR1020180025238A KR20180025238A KR101932264B1 KR 101932264 B1 KR101932264 B1 KR 101932264B1 KR 1020180025238 A KR1020180025238 A KR 1020180025238A KR 20180025238 A KR20180025238 A KR 20180025238A KR 101932264 B1 KR101932264 B1 KR 101932264B1
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설재호
장세영
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주식회사 머니브레인
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Abstract

Provided is a method for determining intent of a natural language input performed by an interactive AI agent system. The method comprises the steps of: receiving a natural language input from a user; determining whether a word or phrase defined as corresponding to arbitrary intent on a predetermined word dictionary model is included in the natural language input; mapping the natural language input to corresponding intent if it is determined that the word or phrase is included in the natural language input; extracting multiple pieces of entity information of the same type from the natural language input if it is determined that the word or phrase is not included in the natural language input; and mapping the natural language input to predetermined intent based on the extracted multiple pieces of the entity information of the same type.

Description

복수 개의 같은 유형의 엔티티 정보의 분석에 기초한 인텐트 결정을 제공하는 방법 및 대화형 AI 에이전트 시스템, 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체{METHOD, INTERACTIVE AI AGENT SYSTEM AND COMPUTER READABLE RECODING MEDIUM FOR PROVIDING INTENT DETERMINATION BASED ON ANALYSIS OF A PLURALITY OF SAME TYPE ENTITY INFORMATION}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and an interactive AI agent system for providing an intent determination based on the analysis of a plurality of the same types of entity information and a computer readable recording medium having an interactive AI agent system and computer readable recording medium. OF A PLURALITY OF SAME TYPE ENTITY INFORMATION}
본 개시는, 대화형 AI 에이전트 시스템의 대화 이해에 관한 것이며, 보다 구체적으로는 사용자 입력에 포함된 엔티티들 간의 관계에 기초하여 그 사용자 입력의 인텐트가 결정될 수 있는, 대화형 AI 에이전트 시스템에 의하여 수행되는 대화 이해 등에 관한 것이다.This disclosure relates to the interactive understanding of an interactive AI agent system and more particularly to an interactive AI agent system in which the intent of the user input can be determined based on the relationship between the entities included in the user input Understanding of the conversation being performed, and so on.
근래, 인공지능 분야, 특히 자연어 이해 분야의 기술 발전에 따라, 전통적인 기계 중심의 명령 입출력 방식에 따른 기계 조작에서 벗어나, 사용자로 하여금, 보다 사람 친화적인 방식, 예컨대 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어를 매개로 한 대화 방식으로 기계를 조작하고 기계로부터 원하는 서비스를 얻을 수 있도록 하는 대화형 AI 에이전트 시스템의 개발 및 활용이 점차 늘어나고 있다. 그에 따라, 온라인 상담 센터나 온라인 쇼핑몰 등을 비롯한 (그러나 이에 한정되지 않은 더 많은) 다양한 분야에서, 사용자는 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어 대화를 통해, 대화형 AI 에이전트 시스템에게 원하는 서비스를 요청하고 그로부터 원하는 결과를 얻고자 하는 경우가 늘고 있다.Description of the Related Art [0002] In recent years, with the development of artificial intelligence fields, especially natural language understanding fields, it has become possible to move away from the machine operation according to the conventional machine-centered command input / output method and to allow users to use natural language in a more human-friendly manner such as voice and / Interactive AI agent systems are increasingly being developed and utilized to interactively manipulate machines and obtain desired services from machines. Accordingly, in various fields, including but not limited to, an online consultation center or an online shopping mall, a user may request a desired service from the interactive AI agent system through natural language conversation in voice and / or text form More and more people want to get the results they want from them.
이러한 대화형 AI 에이전트 시스템에 있어서, 사용자로부터의 자연어 입력이 있을 때, 그 자연어 입력의 인텐트가 무엇인지, 즉 인텐트를 결정하는 일은 무엇보다도 중요한 과정이라 할 수 있다. 대화형 AI 에이전트 시스템에 의한 인텐트의 결정은, 주로 사용자의 자연어 입력으로부터, 소정의 의미를 갖는 특정 단어들의 존재 여부에 기초하여 이루어진다. 사용자의 자연어 입력 중에 포함될 수 있는 엔티티 정보(예컨대, 사용자의 자연어 입력 중에 포함될 수 있는 변수로서 날짜, 이름, 시간, 전화 번호 등과 같은 특정 속성 및 형식을 갖는 파라미터 정보 등)는, 통상, 인텐트 자체를 파악하는데 주요하게 이용되기 보다는, 그 자연어 입력에 대한 인텐트가 결정된 후, 그 결정된 인텐트에 대한 답을 얻기 위한 파라미터 값으로 이용되는데 그치는 경우가 많다.In such an interactive AI agent system, when an input of a natural language is made by a user, what is the intent of inputting the natural language, that is, determining the intent is an important process. The determination of the intent by the interactive AI agent system is based mainly on the presence of certain words having a predetermined meaning from the natural language input of the user. The entity information (for example, parameter information having a specific attribute and format such as date, name, time, telephone number, etc. as variables that can be included in inputting the user's natural language, etc.) The intent of the natural language input is determined and then used as a parameter value for obtaining the answer to the determined intent.
특허문헌 1: 한국 특허 출원 제10-2015-7035936호Patent Document 1: Korean Patent Application No. 10-2015-7035936
그런데, 실제 사람들 간에 발생하는 대화에서는, 소정의 의미를 갖는 특정 단어들을 사용하여 명시적으로 의도하는 바를 나타내기도 하지만, 때에 따라서는 그러한 특정 명시적 의도를 포함하는 단어들을 사용하는 대신에, 그러한 단어들과는 다른 별도의 엔티티 정보들을 나열하여 그 엔티티 정보들 간의 관계에 의해 원하는 인텐트를 우회적으로 표시하는 경우가 있다(예컨대, 고객 상담 센터에서 "배송이 늦어지네요"라는 직접적이고 명시적인 배송 불만의 인텐트 표시를 하는 대신에 "1월3일에 물건을 주문했는데, 오늘이 벌써 2월3일 이네요"라는 식으로 두 개의 날짜 엔티티를 나열하여 그 관계로부터 배송 불만의 인텐트를 간접적으로 나타내는 경우 등).However, in conversations that occur between real people, expressions are explicitly intended using certain words having certain meanings, but instead of using words that include such specific explicit intention, (For example, in a case where the customer intends to display the intent directly and explicitly indicating " delivery is delayed " in the customer service center) Instead of displaying the tent, if we listed two date entities as "I ordered an item on January 3, but today is already on February 3" and indirectly indicate the intent of the delivery complaint from that relationship, etc. ).
따라서, 사용자의 자연어 입력을 분석하여 인텐트를 결정함에 있어서, 소정의 의미를 갖는 특정 단어들의 존재 여부에만 기초하는 종래의 방법에 의해서는, 그러한 엔티티 정보들 간의 관계에 의해 간접적으로 드러나는 사용자의 인텐트를 파악하기 어려운 문제가 있다. 그러므로, 엔티티 정보들 간의 관계에 의해 간접적으로 표현되는 사용자의 인텐트 결정을 지원할 수 있는 대화형 AI 에이전트 시스템을 제공할 필요가 있다.Therefore, in determining the intent by analyzing the natural language input of the user, the conventional method based only on the presence or absence of specific words having a predetermined meaning can be used to determine the intent of the user indirectly revealed by the relationship between such entity information. There is a problem that it is difficult to grasp the tent. Therefore, there is a need to provide an interactive AI agent system that can support the user's intent determination indirectly expressed by the relationship between the entity information.
본 개시의 일 특징에 의하면, 대화형 AI 에이전트 시스템에 의해 수행되는 자연어 입력의 인텐트 결정 방법이 제공된다. 본 개시의 방법은, 사용자로부터 자연어 입력을 수신하는 단계; 소정의 어휘 사전 모델 상에서 임의의 인텐트에 대응하는 것으로 정의된 단어 또는 구절이 자연어 입력 중에 포함되어 있는지 판정하는 단계; 단어 또는 구절이 자연어 입력 중에 포함되어 있다고 판정된 경우, 자연어 입력을 대응하는 인텐트에 매핑하는 단계; 단어 또는 구절이 자연어 입력 중에 포함되어 있지 않다고 판정된 경우, 자연어 입력으로부터 복수 개의 동일한 유형의 엔티티 정보를 추출하는 단계; 및 추출된 복수 개의 동일한 유형의 엔티티 정보에 기초하여 자연어 입력을 소정의 인텐트에 매핑하는 단계를 포함한다. According to one aspect of the present disclosure, a method for determining an intent of a natural language input performed by an interactive AI agent system is provided. The method of the present disclosure includes: receiving a natural language input from a user; Determining whether a word or phrase defined as corresponding to an arbitrary intent on a predetermined vocabulary dictionary model is included in natural language input; Mapping a natural language input to a corresponding intent if it is determined that the word or phrase is included in the natural language input; Extracting a plurality of identical types of entity information from the natural language input if it is determined that the word or phrase is not included in the natural language input; And mapping the natural language input to a predetermined intent based on the extracted plurality of the same type of entity information.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 자연어 입력을 소정의 인텐트에 매핑하는 단계는, 추출된 복수 개의 동일한 유형의 엔티티 정보와, 자연어 입력 중에 존재하는 소정의 의미를 갖는 단어의 조합에 기초하여, 자연어 입력을 소정의 인텐트에 매핑하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the step of mapping a natural language input to a predetermined intent comprises: a step of, based on the extracted plurality of the same type of entity information and a combination of words having a predetermined meaning existing during natural word input, And mapping the natural language input to a predetermined intent.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 시스템은 쇼핑에 관한 서비스를 제공하도록 구성되고, 자연어 입력을 소정의 인텐트에 매핑하는 단계는, 추출된 복수 개의 동일한 유형의 엔티티 정보가, 각각 품질에 관련된 동일한 유형의 엔티티로서 각기 다른 값을 갖는지, 그리고 자연어 입력 중에 주문 또는 배송의 완료를 나타내는 단어가 존재하는지 여부를 판정하는 단계; 및 판정 결과에 기초하여, 자연어 입력을 불만 또는 반품 요청의 인텐트로 매핑하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the interactive AI agent system is configured to provide a service relating to shopping, and the step of mapping the natural language input to a predetermined intent comprises the steps of: Determining whether each of the plurality of entities has different values as entities of the same type related to quality, and whether there is a word indicating completion of the order or delivery during natural language input; And mapping the natural language input to an intent of a complaint or a return request based on the determination result.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 추출된 복수 개의 동일한 유형의 엔티티 정보가 각각 품질에 관련된 동일한 유형의 엔티티인지는, 추출된 복수 개의 동일한 유형의 엔티티 정보가, 크기, 색깔, 성능, 및 가격 중 하나에 공통적으로 관련된 엔티티인지 여부에 따라 정해질 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, whether or not the extracted plurality of identical types of entity information are entities of the same type related to quality, respectively, indicates that the extracted plurality of identical types of entity information are different in size, color, performance, and price And may be determined depending on whether or not they are entities commonly associated with one.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 시스템은 쇼핑에 관한 서비스를 제공하도록 구성되고, 자연어 입력을 소정의 인텐트에 매핑하는 단계는, 추출된 복수 개의 엔티티 정보가, 각기 다른 날짜를 나타내는 엔티티 정보와 자연어 입력 중에 주문 또는 배송에 연관된 단어가 존재하는지 여부를 판정하는 단계; 및 판정 결과에 기초하여, 자연어 입력을 배송 문의 또는 배송 불만의 인텐트로 매핑하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the interactive AI agent system is configured to provide a service relating to shopping, and the step of mapping the natural language input to the predetermined intent includes: Determining whether there is a word associated with the order or delivery during natural language input; And mapping the natural language input to an intent of the delivery inquiry or delivery complaint based on the determination result.
본 개시의 다른 특징에 의하면, 하나 이상의 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체로서, 하나 이상의 명령어는, 컴퓨터에 위해 실행되는 경우, 컴퓨터로 하여금, 전술한 방법들 중 어느 하나의 방법을 수행하게 하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체가 제공된다.According to another aspect of the present disclosure there is provided a computer-readable medium having stored thereon one or more instructions that, when executed for a computer, cause the computer to perform any one of the methods described above , A computer-readable recording medium is provided.
본 개시의 또 다른 특징에 의하면, 자연어 이해를 제공하는 대화형 AI 에이전트 시스템으로서, 사용자로부터 자연어 입력을 수신하도록 구성된 사용자 입력 수신 모듈; 어휘 사전 형태의 지식베이스 모델; 및 자연어 이해 모듈을 포함하는 대화형 AI 에이전트 시스템이 제공된다. 본 개시의 자연어 이해 모듈은, 지식베이스 모델 상에서 임의의 인텐트에 대응하는 것으로 정의된 단어 또는 구절이 자연어 입력 중에 포함되어 있는지 판정하고, 단어 또는 구절이 자연어 입력 중에 포함되어 있다고 판정된 경우, 자연어 입력을 대응하는 인텐트에 매핑하며, 단어 또는 구절이 자연어 입력 중에 포함되어 있지 않다고 판정된 경우, 자연어 입력으로부터 복수 개의 엔티티 정보를 추출하고, 추출된 복수 개의 동일한 유형의 엔티티 정보에 기초하여 자연어 입력을 소정의 인텐트에 매핑하도록 구성된다.According to another aspect of the present disclosure, there is provided an interactive AI agent system for providing natural language understanding, comprising: a user input receiving module configured to receive natural language input from a user; Knowledge base model in vocabulary dictionary; And an interactive AI agent system including a natural language understanding module. The natural language understanding module of the present disclosure determines whether a word or phrase defined as corresponding to an arbitrary intent on the knowledge base model is included in the natural language input and, when it is determined that the word or phrase is included in the natural language input, And if the word or phrase is judged not to be contained in the natural language input, extracts a plurality of pieces of entity information from the natural language input, and based on the extracted plurality of the same type of entity information, To a predetermined intent.
본 개시에 따른 대화형 AI 에이전트 시스템은, 사용자 입력 상에 소정의 의미를 갖는 특정 단어들의 존재 여부에 기초하여 인텐트를 결정하는 것에 실패한 경우에도, 해당 사용자 입력 상의 엔티티 정보들에 기초하여 그로부터 간접적으로 표현된 사용자의 인텐트를 결정할 수 있다.The interactive AI agent system according to the present disclosure is characterized in that even when it fails to determine the intent based on the presence of specific words having a predetermined meaning on the user input, Can be determined.
도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따라, 대화형 AI 에이전트 시스템이 구현될 수 있는 시스템 환경을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 사용자 단말(102)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다.
도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 대화형 AI 에이전트 서버(106)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다.
도 4는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 쇼핑 서비스를 위한 대화형 AI 에이전트 시스템에 의해 수행되는, 사용자 인텐트 결정을 위한 예시적 동작 흐름을 보여주는 흐름도이다.
1 is a schematic diagram of a system environment in which an interactive AI agent system may be implemented, in accordance with one embodiment of the present disclosure;
Figure 2 is a functional block diagram that schematically illustrates the functional configuration of the user terminal 102 of Figure 1, in accordance with one embodiment of the present disclosure.
FIG. 3 is a functional block diagram that schematically illustrates the functional configuration of the interactive AI agent server 106 of FIG. 1, in accordance with one embodiment of the present disclosure.
4 is a flow diagram illustrating an exemplary operational flow for user intent determination performed by an interactive AI agent system for a shopping service, in accordance with one embodiment of the present disclosure;
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 관하여 상세히 설명한다. 이하에서는, 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있다고 판단되는 경우, 이미 공지된 기능 및 구성에 관한 구체적인 설명을 생략한다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 어디까지나 본 개시의 실시예에 관한 것일 뿐 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님을 알아야 한다.Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, when it is judged that there is a possibility that the gist of the present disclosure may be unnecessarily blurred, a detailed description of known functions and configurations will be omitted. It is also to be understood that the following description is merely illustrative of the embodiments of the present disclosure and the present disclosure is not limited thereto.
본 개시에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 개시를 한정하려는 의도에서 사용된 것이 아니다. 예를 들면, 단수로 표현된 구성요소는 문맥상 명백하게 단수만을 의미하지 않는다면 복수의 구성요소를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용되는 "및/또는"이라는 용어는, 열거되는 항목들 중 하나 이상의 항목에 의한 임의의 가능한 모든 조합들을 포괄하는 것임이 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용되는 '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 본 개시 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐이고, 이러한 용어의 사용에 의해 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하려는 것은 아니다.The terminology used in this disclosure is used only to describe a specific embodiment and is not used to limit the present disclosure. For example, an element expressed in singular < Desc / Clms Page number 5 > terms should be understood as including a plurality of elements unless the context clearly dictates a singular value. It is to be understood that the term " and / or " as used in this disclosure encompasses any and all possible combinations of one or more of the listed items. It should be understood that the terms " comprises " or " having ", etc. used in the present disclosure are intended to specify that there exist features, numbers, steps, operations, elements, It is not intended to exclude the presence or addition of one or more other features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof, by use.
본 개시의 실시예에 있어서 '모듈' 또는 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 기능적 부분을 의미하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 또는 '부'는, 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 또는 '부'를 제외하고는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서에 의해 구현될 수 있다.In the embodiments of the present disclosure, 'module' or 'sub-module' means a functional part that performs at least one function or operation, and may be implemented in hardware or software, or a combination of hardware and software. Also, a plurality of "modules" or "sub-modules" may be integrated into at least one software module and implemented by at least one processor, except for "module" or "sub-module" have.
덧붙여, 달리 정의되지 않는 한 기술적 또는 과학적인 용어를 포함하여, 본 개시에서 사용되는 모든 용어들은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시에서 명백하게 달리 정의하지 않는 한 과도하게 제한 또는 확장하여 해석되지 않는다는 점을 알아야 한다.In addition, all terms used in the present disclosure, including technical or scientific terms, unless otherwise defined, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this disclosure belongs. It should be understood that commonly used predefined terms are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are not to be interpreted excessively or extensively unless explicitly defined otherwise in this disclosure .
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 개시의 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따라, 대화형 AI 에이전트 시스템이 구현될 수 있는 시스템 환경(100)을 개략적으로 도시한 도면이다. 도시된 바에 의하면, 시스템 환경(100)은, 복수의 사용자 단말(102a-102n), 통신망(104), 대화형 AI 에이전트 서버(106), 및 외부 서비스 서버(108)를 포함한다.1 is a schematic diagram of a system environment 100 in which an interactive AI agent system may be implemented, in accordance with one embodiment of the present disclosure. The system environment 100 includes a plurality of user terminals 102a-102n, a communication network 104, an interactive AI agent server 106, and an external service server 108. As shown in FIG.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 복수의 사용자 단말(102a-102n) 각각은 유선 또는 무선 통신 기능을 구비한 임의의 사용자 전자 장치일 수 있다. 사용자 단말(102a-102n) 각각은, 예컨대 스마트 스피커, 뮤직 플레이어, 게임 콘솔, 디지털 TV, 셋탑박스, 스마트 폰, 태블릿 PC, 데스크탑, 랩탑, PDA 등을 포함한 다양한 유선 또는 무선 통신 단말일 수 있으며, 특정 형태로 제한되지 않음을 알아야 한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102a-102n) 각각은, 통신망(104)을 통해서, 대화형 AI 에이전트 서버(106)와 통신, 즉 필요한 정보를 송수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102a-102n) 각각은, 통신망(104)을 통해서, 외부 서비스 서버(108)와 통신, 즉 필요한 정보를 송수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102a-102n) 각각은, 외부로부터 음성, 텍스트 및/또는 터치 형태의 사용자 입력을 수신할 수 있고, 통신망(104)을 통한 대화형 AI 에이전트 서버(106) 및/또는 외부 서비스 서버(108)와의 통신(및/또는 사용자 단말(102a-102n) 내 처리)을 통해 얻어진, 위 사용자 입력에 대응한 동작 결과(예컨대, 사용자 인증, 특정 대화 응답의 제공 및/또는 특정 태스크의 수행 등)를 사용자에게 제공할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, each of the plurality of user terminals 102a-102n may be any user electronic device having wired or wireless communication capability. Each of the user terminals 102a-102n may be a variety of wired or wireless communication terminals, including, for example, a smart speaker, a music player, a game console, a digital TV, a set top box, a smart phone, a tablet PC, a desktop, a laptop, It is to be understood that the invention is not limited to any particular form. According to one embodiment of the present disclosure, each of the user terminals 102a-102n may communicate with the interactive AI agent server 106, i. E., Via the communication network 104, with the necessary information. According to one embodiment of the present disclosure, each of the user terminals 102a-102n may communicate with the external service server 108, i. E., Via the communication network 104, with the necessary information. In accordance with one embodiment of the present disclosure, each of the user terminals 102a-102n may receive user input in the form of voice, text, and / or touch from the outside and may communicate with an interactive AI agent server (E.g., user authentication, provision of a specific conversation response) obtained via communication with the external service server 108 (e.g., the user terminal 102) and / or with the external service server 108 And / or performing certain tasks, etc.).
본 개시의 실시예에 있어서, 사용자 입력에 대응한 동작으로서의 태스크 수행은, 예컨대 정보의 검색, 물품 구매, 메시지 작성, 이메일 작성, 전화 걸기, 음악 재생, 사진 촬영, 사용자 위치 탐색, 지도/내비게이션 서비스 등을 비롯한 각종 다양한 형태의 태스크(그러나 이로써 제한되는 것은 아님) 수행을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102a-102n) 각각은, 사용자 입력에 대응한 동작 결과로서의 대화 응답을, 시각, 청각 및/또는 촉각 형태(예컨대, 음성, 음향, 텍스트, 비디오, 이미지, 기호, 이모티콘, 하이퍼링크, 애니메이션, 각종 노티스, 모션, 햅틱 피드백 등을 포함할 수 있으며, 이로써 제한되는 것은 아님) 등 다양한 형태로써 사용자에게 제공할 수 있다.In an embodiment of the present disclosure, task execution as an operation corresponding to user input may be accomplished by, for example, searching for information, purchasing goods, composing a message, creating an email, dialing, playing music, photographing, And the like, as well as performing various various types of tasks (but not limited thereto). In accordance with one embodiment of the present disclosure, each of the user terminals 102a-102n may provide an interactive response as a result of an operation corresponding to a user input, in a visual, audible and / or tactile form (e.g., voice, Images, symbols, emoticons, hyperlinks, animations, various notices, motion, haptic feedback, and the like), and the like.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104)은, 임의의 유선 또는 무선 통신망, 예컨대 TCP/IP 통신망을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104)은, 예컨대 Wi-Fi망, LAN망, WAN망, 인터넷망 등을 포함할 수 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104)은, 예컨대 이더넷, GSM, EDGE(Enhanced Data GSM Environment), CDMA, TDMA, OFDM, 블루투스, VoIP, Wi-MAX, Wibro 기타 임의의 다양한 유선 또는 무선 통신 프로토콜을 이용하여 구현될 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the communication network 104 may comprise any wired or wireless communication network, e.g., a TCP / IP communication network. According to one embodiment of the present disclosure, the communication network 104 may include, for example, a Wi-Fi network, a LAN network, a WAN network, an Internet network, and the like, and the present disclosure is not limited thereto. In accordance with one embodiment of the present disclosure, the communication network 104 may be any of a variety of wired or wireless, including, but not limited to, Ethernet, GSM, EDGE, CDMA, TDMA, OFDM, Bluetooth, VoIP, Wi- May be implemented using a communication protocol.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)는, 통신망(104)을 통해 사용자 단말(102a-102n)과 통신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)는, 통신망(104)을 통해 사용자 단말(102a-102n)과 필요한 정보를 송수신하고, 이를 통해 사용자 단말(102a-102n) 상에서 수신된 사용자 입력에 대응한, 즉 사용자 인텐트에 부합하는 동작 결과가, 사용자에게 제공되도록 동작할 수 있다.In accordance with one embodiment of the present disclosure, the interactive AI agent server 106 may communicate with the user terminals 102a-102n via the communication network 104. [ According to one embodiment of the present disclosure, the interactive AI agent server 106 sends and receives necessary information to and from the user terminals 102a-102n via the communication network 104, An operation result corresponding to the user input, i.e., a user intent, may be provided to the user.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)는, 예컨대 통신망(104)을 통해 사용자 단말(102a-102n)로부터 음성, 텍스트, 및/또는 터치 형태의 사용자 자연어 입력을 수신하고, 미리 준비된 모델들에 기초해서 그 수신된 자연어 입력을 처리하여 사용자의 인텐트(intent)를 결정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)는, 위 결정된 사용자 인텐트에 기초하여 대응하는 동작이 수행되도록 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)는, 예컨대 사용자 단말(102a-102n)이 사용자 인텐트에 부합하는 특정한 태스크를 수행하도록 특정한 제어 신호를 생성하여 해당 사용자 단말(102a-102n)로 전송할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)는, 예컨대 사용자 단말(102a-102n)이 사용자 인텐트에 부합하는 특정한 태스크를 수행하게 하기 위하여, 통신망(104)을 통해 외부 서비스 서버(108)에 접속할 수 있다.In accordance with one embodiment of the present disclosure, the interactive AI agent server 106 receives user natural language input of voice, text, and / or touch form, for example, from the user terminals 102a-102n via the communication network 104 , And process the received natural language input based on previously prepared models to determine the user's intent. According to one embodiment of the present disclosure, the interactive AI agent server 106 may cause a corresponding operation to be performed based on the determined determined user intent. In accordance with one embodiment of the present disclosure, the interactive AI agent server 106 generates a specific control signal, e.g., to cause the user terminal 102a-102n to perform a particular task that matches the user intent, -102n. ≪ / RTI > In accordance with one embodiment of the present disclosure, the interactive AI agent server 106 may be configured to communicate with an external service (e. G., Via a communication network 104), such as, for example, a user terminal 102a-102n to perform a particular task, The server 108 can be connected.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)는, 예컨대 사용자 인텐트에 부합하는 특정한 대화 응답을 생성하여 사용자 단말(102a-102n)로 전송할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)는, 위 결정된 사용자 인텐트에 기초하여, 대응하는 대화 응답을 음성 및/또는 텍스트 형태로써 생성하고, 생성된 응답을, 통신망(104)을 통해, 사용자 단말(102a-102n)로 전달할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)에 의해 생성되는 대화 응답은, 전술한 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어 응답과 함께, 이미지, 비디오, 기호, 이모티콘 등 다른 시각적 요소들이나, 음향 등의 다른 청각적 요소들이나, 기타 다른 촉각적 요소들을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102a-102n) 상에서 수신된 사용자 입력의 형태(예컨대, 음성 입력인지 아니면 텍스트 입력인지)에 따라, 대화형 AI 에이전트 서버(106) 상에서 동일한 형태의 응답이 생성될 수 있으며(예컨대, 음성 입력이 주어진 경우에는 음성 응답이 생성되고 텍스트 입력이 주어진 경우에는 텍스트 응답이 생성됨), 다만 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 사용자 입력의 형태와 무관하게 음성 및/또는 텍스트 형태의 응답이 생성 및 제공될 수 있음을 알아야 한다.According to one embodiment of the present disclosure, the interactive AI agent server 106 may generate and send a specific interactive response, e.g., consistent with a user intent, to the user terminals 102a-102n. According to one embodiment of the present disclosure, the interactive AI agent server 106 generates a corresponding interactive response in the form of voice and / or text, based on the determined determined user intent, and transmits the generated response to the communication network 104 to the user terminals 102a-102n. In accordance with one embodiment of the present disclosure, the interactive response generated by the interactive AI agent server 106 may include other visual elements such as images, video, symbols, emoticons, etc., along with the natural language responses of the speech and / Or other auditory elements such as sound, or other tactile elements. In accordance with one embodiment of the present disclosure, a response of the same type on the interactive AI agent server 106, depending on the type of user input received on the user terminal 102a-102n (e.g., whether it is speech input or text input) (E.g., a voice response is generated if a voice input is given and a text response is generated if a text input is given), but this disclosure is not so limited. It should be appreciated that, in accordance with another embodiment of the present disclosure, responses in the form of voice and / or text may be generated and provided regardless of the type of user input.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)는, 앞서 언급한 바와 같이, 통신망(104)을 통해서 외부 서비스 서버(108)와 통신할 수 있다. 외부 서비스 서버(108)는, 예컨대 온라인 상담 센터 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 정보 검색 서버 등일 수 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)로부터 사용자 단말(102a-102n)로 전달되는, 사용자 인텐트에 기초한 대화 응답은, 예컨대 외부 서비스 서버(108)로부터 검색 및 획득된 데이터 콘텐츠를 포함한 것일 수 있음을 알아야 한다.According to one embodiment of the present disclosure, the interactive AI agent server 106 may communicate with the external service server 108 via the communication network 104, as previously mentioned. The external service server 108 may be, for example, an online consultation center server, an online shopping mall server, an information search server, and the like, and the present disclosure is not limited thereto. In accordance with one embodiment of the present disclosure, an interactive response based on a user intent, which is communicated from the interactive AI agent server 106 to the user terminals 102a-102n, It should be noted that this may include data content.
본 도면에서는, 대화형 AI 에이전트 서버(106)가 외부 서비스 서버(108)와 통신망(104)을 통해 통신 가능하게 구성된 별도의 물리 서버인 것으로 도시되어 있으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(106)는, 예컨대 온라인 상담 센터 서버 또는 온라인 쇼핑몰 서버 등 각종 서비스 서버의 일부로 포함되어 구성될 수도 있음을 알아야 한다.Although the interactive AI agent server 106 is shown as being a separate physical server configured to communicate with the external service server 108 via the communication network 104, the present disclosure is not limited thereto. According to another embodiment of the present disclosure, it should be understood that the interactive AI agent server 106 may be included as part of various service servers, such as an online consultation center server or an online shopping mall server.
도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1에 도시된 사용자 단말(102)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다. 도시된 바에 의하면, 사용자 단말(102)은, 사용자 입력 수신 모듈(202), 센서 모듈(204), 프로그램 메모리 모듈(206), 프로세싱 모듈(208), 통신 모듈(210), 및 응답 출력 모듈(212)을 포함한다.FIG. 2 is a functional block diagram that schematically illustrates the functional configuration of the user terminal 102 shown in FIG. 1, in accordance with one embodiment of the present disclosure. The user terminal 102 includes a user input receiving module 202, a sensor module 204, a program memory module 206, a processing module 208, a communication module 210, 212).
본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 입력 수신 모듈(202)은, 사용자로부터 다양한 형태의 입력, 예컨대 음성 입력 및/또는 텍스트 입력 등의 자연어 입력(및 부가적으로 터치 입력 등의 다른 형태의 입력)을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 입력 수신 모듈(202)은, 예컨대 마이크로폰 및 오디오 회로를 포함하며, 마이크로폰을 통해 사용자 음성 입력 신호를 획득하고 획득된 신호를 오디오 데이터로 변환할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 입력 수신 모듈(202)은, 예컨대 마우스, 조이스틱, 트랙볼 등의 각종 포인팅 장치, 키보드, 터치패널, 터치스크린, 스타일러스 등 다양한 형태의 입력 장치를 포함할 수 있고, 이들 입력 장치를 통해 사용자로부터 입력된 텍스트 입력 및/또는 터치 입력 신호를 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 입력 수신 모듈(202)에서 수신되는 사용자 입력은, 소정의 태스크 수행, 예컨대 소정의 애플리케이션 실행, 또는 소정 정보의 검색 등과 연관될 수 있으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 사용자 입력 수신 모듈(202)에서 수신되는 사용자 입력은, 소정의 애플리케이션 실행, 또는 정보의 검색 등과는 무관하게 단순한 대화 응답 만을 필요로 하는 것일 수도 있다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 사용자 입력 수신 모듈(202)에서 수신되는 사용자 입력은, 일방적 의사 전달을 위한 단순 진술에 관한 것일 수도 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the user input receiving module 202 is configured to receive various types of input from a user, such as natural language input (such as voice input and / or text input, and additionally other types of input Can be received. According to one embodiment of the present disclosure, the user input receiving module 202 includes, for example, a microphone and an audio circuit, and can acquire a user voice input signal through a microphone and convert the obtained signal into audio data. According to one embodiment of the present disclosure, the user input receiving module 202 may include various types of input devices such as various pointing devices such as a mouse, joystick, trackball, keyboard, touch panel, touch screen, stylus, , And can acquire a text input and / or a touch input signal inputted from a user through these input devices. According to one embodiment of the present disclosure, the user input received at the user input receiving module 202 may be associated with performing certain tasks, such as performing certain applications, retrieving certain information, etc., It is not. According to another embodiment of the present disclosure, the user input received at the user input receiving module 202 may require only a simple conversation response, regardless of any application execution, retrieval of information, or the like. According to another embodiment of the present disclosure, the user input received at the user input receiving module 202 may relate to a simple statement for unilateral communication.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 센서 모듈(204)은 하나 이상의 서로 다른 유형의 센서를 포함하고, 이들 센서를 통해 사용자 단말(102)의 상태 정보, 예컨대 해당 사용자 단말(102)의 물리적 상태, 소프트웨어 및/또는 하드웨어 상태, 또는 사용자 단말(102)의 주위 환경 상태에 관한 정보 등을 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 센서 모듈(204)은, 예컨대 광 센서를 포함하고, 광 센서를 통해 해당 사용자 단말(102)의 주변 광 상태를 감지할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 센서 모듈(204)은, 예컨대 이동 센서를 포함하고, 이동 센서를 통해 해당 사용자 단말(102)의 이동 상태 여부를 감지할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 센서 모듈(204)은, 예컨대 속도 센서 및 GPS 센서를 포함하고, 이들 센서를 통해 해당 사용자 단말(102)의 위치 및/또는 배향 상태를 감지할 수 있다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 센서 모듈(204)은 온도 센서, 이미지 센서, 압력 센서, 접촉 센서 등을 비롯한 다른 다양한 형태의 센서를 포함할 수 있음을 알아야 한다.In accordance with one embodiment of the present disclosure, the sensor module 204 includes one or more different types of sensors through which the status information of the user terminal 102, e.g., the physical state of the user terminal 102, Software and / or hardware status, or information regarding the environmental conditions of the user terminal 102, and the like. According to one embodiment of the present disclosure, the sensor module 204 may include an optical sensor, for example, and may sense the ambient light condition of the user terminal 102 via the optical sensor. According to one embodiment of the present disclosure, the sensor module 204 includes, for example, a movement sensor and can detect whether the corresponding user terminal 102 is moving through the movement sensor. According to one embodiment of the present disclosure, the sensor module 204 includes, for example, a velocity sensor and a GPS sensor, and through these sensors, the position and / or orientation of the user terminal 102 may be sensed. It should be noted that, according to another embodiment of the present disclosure, the sensor module 204 may include other various types of sensors, including temperature sensors, image sensors, pressure sensors, touch sensors, and the like.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로그램 메모리 모듈(206)은, 사용자 단말(102) 상에서 실행될 수 있는 각종 프로그램, 예컨대 각종 애플리케이션 프로그램 및 관련 데이터 등이 저장된 임의의 저장 매체일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로그램 메모리 모듈(206)에는, 예컨대 전화 걸기 애플리케이션, 이메일 애플리케이션, 인스턴트 메시징 애플리케이션, 카메라 애플리케이션, 음악 재생 애플리케이션, 비디오 재생 애플리케이션, 이미지 관리 애플리케이션, 지도 애플리케이션, 브라우저 애플리케이션 등을 비롯한 다양한 애플리케이션 프로그램들과 이들 프로그램의 실행과 관련된 데이터들이 저장될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로그램 메모리 모듈(206)은, DRAM, SRAM, DDR RAM, ROM, 자기 디스크, 광 디스크, 플래시 메모리 등 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 메모리를 포함하도록 구성될 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the program memory module 206 may be any storage medium that stores various programs that may be executed on the user terminal 102, such as various application programs and associated data. In accordance with one embodiment of the present disclosure, program memory module 206 may include one or more applications, such as a telephone dialer application, an email application, an instant messaging application, a camera application, a music playback application, a video playback application, an image management application, , And data related to the execution of these programs. According to one embodiment of the present disclosure, program memory module 206 may be configured to include volatile or nonvolatile memory of various types such as DRAM, SRAM, DDR RAM, ROM, magnetic disk, optical disk, flash memory, .
본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로세싱 모듈(208)은, 사용자 단말(102)의 각 컴포넌트 모듈과 통신하고 사용자 단말(102) 상에서 각종 연산을 수행할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로세싱 모듈(208)은, 프로그램 메모리 모듈(206) 상의 각종 애플리케이션 프로그램을 구동 및 실행시킬 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로세싱 모듈(208)은, 필요한 경우, 사용자 입력 수신 모듈(202) 및 센서 모듈(204)에서 획득된 신호를 수신하고, 이들 신호에 관한 적절한 처리를 수행할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로세싱 모듈(208)은, 필요한 경우, 통신 모듈(210)을 통해 외부로부터 수신되는 신호에 대해 적절한 처리를 수행할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the processing module 208 may communicate with each component module of the user terminal 102 and perform various operations on the user terminal 102. According to one embodiment of the present disclosure, the processing module 208 can drive and execute various application programs on the program memory module 206. [ According to one embodiment of the present disclosure, the processing module 208 may receive signals obtained from the user input receiving module 202 and the sensor module 204, if necessary, and perform appropriate processing on these signals have. According to one embodiment of the present disclosure, the processing module 208 may, if necessary, perform appropriate processing on signals received from the outside via the communication module 210.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(210)은, 사용자 단말(102)이 도 1의 통신망(104)을 통하여, 대화형 AI 에이전트 서버(106) 및/또는 외부 서비스 서버(108)와 통신할 수 있게 한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(212)은, 예컨대 사용자 입력 수신 모듈(202) 및 센서 모듈(204) 상에서 획득된 신호가 소정의 프로토콜에 따라 통신망(104)을 통하여 대화형 AI 에이전트 서버(106) 및/또는 외부 서비스 서버(108)로 전송되도록 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(210)은, 예컨대 통신망(104)을 통하여 대화형 AI 에이전트 서버(106) 및/또는 외부 서비스 서버(108)로부터 수신된 각종 신호, 예컨대 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어 응답을 포함한 응답 신호 또는 각종 제어 신호 등을 수신하고, 소정의 프로토콜에 따라 적절한 처리를 수행할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the communication module 210 is configured to allow the user terminal 102 to communicate with the interactive AI agent server 106 and / or the external service server 108 via the communication network 104 of FIG. 1 Communication. According to one embodiment of the present disclosure, the communication module 212 is configured to receive signals from, for example, the user input receiving module 202 and the sensor module 204 via the communication network 104 in accordance with a predetermined protocol, To server 106 and / or to external service server 108. [ In accordance with one embodiment of the present disclosure, the communication module 210 may provide various signals received from the interactive AI agent server 106 and / or the external service server 108 via the communication network 104, e.g., voice and / Or a response signal including a natural language response in the form of a text, or various control signals, and perform appropriate processing according to a predetermined protocol.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 응답 출력 모듈(212)은, 사용자 입력에 대응하는 응답을 시각, 청각 및/또는 촉각 등 다양한 형태로써 출력할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 응답 출력 모듈(212)은, 예컨대 스피커 또는 헤드셋을 포함하고, 사용자 입력에 대응하는 청각적 응답, 예컨대 음성 및/또는 음향 응답을 스피커 또는 헤드셋을 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 응답 출력 모듈(212)은, 예컨대 LCD, LED, OLED, QLED 등의 기술에 기초한 터치 스크린 등의 각종 디스플레이 장치를 포함하고, 이들 디스플레이 장치를 통해 사용자 입력에 대응하는 시각적 응답, 예컨대 텍스트, 기호, 비디오, 이미지, 하이퍼링크, 애니메이션, 각종 노티스 등을 사용자에게 제시할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 응답 출력 모듈(212)는 모션/햅틱 피드백 생성부를 포함하고, 이를 통해 촉각적 응답, 예컨대 모션/햅틱 피드백을 사용자에게 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 응답 출력 모듈(212)은, 사용자 입력에 대응하는 텍스트 응답, 음성 응답 및 모션/햅틱 피드백 중 임의의 두 개이상의 조합을 동시에 제공할 수 있음을 알아야 한다.According to one embodiment of the present disclosure, the response output module 212 may output a response corresponding to a user input in various forms, such as time, audible and / or tactile. According to one embodiment of the present disclosure, the response output module 212 includes a speaker or a headset, for example, and provides an audible response, e.g., voice and / or acoustic response, can do. According to one embodiment of the present disclosure, the response output module 212 includes various display devices, such as a touch screen based on technology such as LCD, LED, OLED, QLED, etc., Such as text, symbols, video, images, hyperlinks, animations, various notices, etc., to the user. According to one embodiment of the present disclosure, the response output module 212 includes a motion / haptic feedback generator, through which a tactile response, e.g., motion / haptic feedback, can be provided to the user. It should be appreciated that, in accordance with one embodiment of the present disclosure, the response output module 212 may concurrently provide any combination of two or more of a text response, a voice response and a motion / haptic feedback corresponding to a user input.
도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 대화형 AI 에이전트 서버(106)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다. 도시된 바에 의하면, 대화형 에이전트 서버(106)는, 통신 모듈(302), 음성-텍스트 변환(Speech-To-Text; STT) 모듈(304), 자연어 이해(Natural Language Understanding; NLU) 모듈(306), 대화 이해 지식베이스(308), 사용자 데이터베이스(310), 대화 관리 모듈(312), 대화 생성 모듈(314), 및 음성 합성(Text-To-Speech; TTS) 모듈(316)을 포함한다.FIG. 3 is a functional block diagram that schematically illustrates the functional configuration of the interactive AI agent server 106 of FIG. 1, in accordance with one embodiment of the present disclosure. The interactive agent server 106 includes a communication module 302, a Speech-To-Text (STT) module 304, a Natural Language Understanding (NLU) module 306 A dialogue understanding knowledge base 308, a user database 310, a dialogue management module 312, a dialogue generation module 314 and a speech-to-speech (TTS) module 316.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(302)은, 소정의 유선 또는 무선 통신 프로토콜에 따라, 통신망(104)을 통하여, 대화형 AI 에이전트 서버(106)가 사용자 단말(102) 및/또는 외부 서비스 서버(108)와 통신할 수 있게 한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(302)은, 통신망(104)을 통해, 사용자 단말(102)로부터 전송되어 온, 사용자 입력(예컨대 터치 입력, 음성 입력 및/또는 텍스트 입력 등을 포함하며, 이로써 제한되지 않음)을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 입력은 특정한 태스크 실행 또는 대화 응답의 요청 신호일 수 있다. According to one embodiment of the present disclosure, the communication module 302 is configured to allow the interactive AI agent server 106 to communicate with the user terminal 102 and / or via the communication network 104, in accordance with any wired or wireless communication protocol, Thereby enabling communication with the external service server 108. According to one embodiment of the present disclosure, the communication module 302 includes user input (e.g., including touch input, voice input and / or text input, etc.) transmitted from the user terminal 102 via the communication network 104 And is not limited thereby). According to one embodiment of the present disclosure, the user input may be a request signal of a particular task execution or conversation response.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(302)은, 전술한 사용자 입력과 함께 또는 그와 별도로, 통신망(104)을 통해, 사용자 단말(102)로부터 전송되어 온, 사용자 단말(102)의 상태 정보를 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 상태 정보는, 예컨대 전술한 사용자 입력 당시의 해당 사용자 단말(102)에 관련된 여러가지 상태 정보(예컨대, 사용자 단말(102)의 물리적 상태, 사용자 단말(102)의 소프트웨어 및/또는 하드웨어 상태, 사용자 단말(102) 주위의 환경 상태 정보 등)일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(302)은, 또한, 위 수신된 사용자 입력에 대응하여 대화형 AI 에이전트 서버(106)에서 생성된 대화 응답(예컨대, 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어 대화 응답 등) 및/또는 제어 신호를, 통신망(104)을 통해, 사용자 단말(102)로 전달하기 위해 필요한 적절한 조치를 수행할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the communication module 302 is coupled to the user terminal 102, which has been transmitted from the user terminal 102, via the communication network 104, with or without the user input, Status information can be received. According to one embodiment of the present disclosure, the state information may include various state information (e.g., the physical state of the user terminal 102, the software of the user terminal 102) associated with the user terminal 102 at the time of user input, And / or hardware state, environmental state information around the user terminal 102, etc.). In accordance with one embodiment of the present disclosure, communication module 302 may also include an interactive response (e. G., Natural language in voice and / or text form) generated in interactive AI agent server 106 in response to the user input received above. And / or control signals to the user terminal 102 via the communication network 104. The user terminal 102 may be connected to the user terminal 102 via the network 104,
본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(304)은, 통신 모듈(302)을 통해 수신된 사용자 입력 중 음성 입력을 수신하고, 수신된 음성 입력을 패턴 매칭 등에 기초하여 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(304)은, 사용자의 음성 입력으로부터 특징을 추출하여 특징 벡터열을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(304)은, DTW(Dynamic Time Warping) 방식이나 HMM 모델(Hidden Markov Model), GMM 모델(Gaussian-Mixture Mode), 딥 신경망 모델, n-gram 모델 등의 다양한 통계적 모델에 기초하여, 텍스트 인식 결과, 예컨대 단어들의 시퀀스를 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(304)은, 수신된 음성 입력을 패턴 매칭에 기초하여 텍스트 데이터로 변환할 때, 후술하는 사용자 데이터베이스(310)의 각 사용자 특징적 데이터를 참조할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the STT module 304 can receive voice input from user input received via the communication module 302 and convert the received voice input into text data based on pattern matching or the like have. According to one embodiment of the present disclosure, the STT module 304 may extract a feature from a user's speech input to generate a feature vector sequence. According to one embodiment of the present disclosure, the STT module 304 may be implemented using a DTW (Dynamic Time Warping) method, an HMM model (Hidden Markov Model), a GMM model (Gaussian-Mixture Mode), a deep neural network model, For example, a sequence of words, based on various statistical models of the speech recognition results. According to one embodiment of the present disclosure, the STT module 304 may refer to each user characteristic data of the user database 310, described below, when converting the received voice input into text data based on pattern matching .
본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 통신 모듈(302) 또는 STT 모듈(304)로부터 텍스트 입력을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)에서 수신되는 텍스트 입력은, 예컨대 통신 모듈(302)에서 통신망(104)을 통하여 사용자 단말(102)로부터 수신되었던 사용자 텍스트 입력 또는 통신 모듈(302)에서 수신된 사용자 음성 입력으로부터 STT 모듈(304)에서 생성된 텍스트 인식 결과, 예컨대 단어들의 시퀀스일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 텍스트 입력을 수신하는 것과 함께 또는 그 이후에, 해당 사용자 입력과 연관된 상태 정보, 예컨대 해당 사용자 입력 당시의 사용자 단말(102)의 상태 정보 등을 수신할 수 있다. 전술한 바와 같이, 상태 정보는, 예컨대 사용자 단말(102)에서 사용자 음성 입력 및/또는 텍스트 입력 당시의 해당 사용자 단말(102)에 관련된 여러가지 상태 정보(예컨대, 사용자 단말(102)의 물리적 상태, 소프트웨어 및/또는 하드웨어 상태, 사용자 단말(102) 주위의 환경 상태 정보 등)일 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the NLU module 306 may receive text input from the communication module 302 or the STT module 304. The textual input received at the NLU module 306 may be transmitted to the user terminal 102 via a user text input or communication module 302 that has been received from the user terminal 102 via the communication network 104, For example, a sequence of words, generated by the STT module 304 from the user speech input received at the STT module 304. [ In accordance with one embodiment of the present disclosure, the NLU module 306, upon receiving or subsequent to receiving a textual input, receives status information associated with the user input, e.g., status information of the user terminal 102 at the time of the user input And the like. As described above, the status information may include various status information (e.g., the physical state of the user terminal 102, the software status of the user terminal 102) associated with the user terminal 102 at the time of user input and / And / or hardware state, environmental state information around the user terminal 102, etc.).
본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 후술하는 대화 이해 지식베이스(308)에 기초하여, 위 수신된 텍스트 입력을 하나 이상의 사용자 인텐트(intent)에 대응시킬 수 있다. 여기서 사용자 인텐트는, 그 사용자 인텐트에 따라 대화형 AI 에이전트 서버(106)에 의해 이해되고 수행될 수 있는 일련의 동작(들)과 연관될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 수신된 텍스트 입력을 하나 이상의 사용자 인텐트에 대응시킴에 있어서 전술한 상태 정보를 참조할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 수신된 텍스트 입력을 하나 이상의 사용자 인텐트에 대응시킴에 있어서 후술하는 사용자 데이터베이스(310)의 각 사용자 특징적 데이터를 참조할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the NLU module 306 may map the received text input to one or more user-defined intents based on a dialog understanding knowledge base 308, described below. Where the user intent can be associated with a series of operations (s) that can be understood and performed by the interactive AI agent server 106 according to the user's tent. According to one embodiment of the present disclosure, the NLU module 306 may refer to the state information described above in mapping the received text input to one or more user intents. According to one embodiment of the present disclosure, the NLU module 306 may refer to each user characteristic data of the user database 310, described below, in mapping the received text input to one or more user intents.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 지식베이스(308)는, 예컨대 미리 정의된 온톨로지 모델을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 온톨로지 모델은, 예컨대 노드들 간의 계층 구조로 표현될 수 있는데, 각 노드는 사용자의 인텐트에 대응한 "인텐트" 노드 또는 "인텐트" 노드에 링크된 하위 "속성" 노드("인텐트" 노드에 직접 링크되거나 "인텐트" 노드의 "속성" 노드에 다시 링크된 하위 "속성" 노드) 중 하나일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, "인텐트" 노드와 그 "인텐트" 노드에 직접 또는 간접 링크된 "속성" 노드들은 하나의 도메인을 구성할 수 있고, 온톨로지는 이러한 도메인들의 집합으로 구성될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 지식베이스(308)는, 예컨대 대화형 AI 에이전트 시스템이 이해하고 그에 대응한 동작을 수행할 수 있는 모든 인텐트들에 각각 대응하는 도메인들을 포함하도록 구성될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 온톨로지 모델은, 노드의 추가나 삭제, 또는 노드 간의 관계의 수정 등에 의해 동적으로 변경될 수 있음을 알아야 한다.According to one embodiment of the present disclosure, the conversation understanding knowledge base 308 may include, for example, a predefined ontology model. According to one embodiment of the present disclosure, an ontology model can be represented, for example, in a hierarchical structure between nodes, each node having an " intent " node corresponding to the user's intent or a &Quot; Attributes " node that is linked directly to an " Attributes " node or a " Attributes " node of an " Attributes " According to one embodiment of the present disclosure, the " intent " node and the " attribute " nodes directly or indirectly linked to the " intent " node can constitute one domain and the ontology comprises a set of such domains . According to one embodiment of the present disclosure, the dialogue understanding knowledge base 308 is configured to include domains corresponding to all intents, e.g., which the interactive AI agent system can understand and perform corresponding actions . It should be noted that, according to one embodiment of the present disclosure, the ontology model can be dynamically changed by addition or deletion of nodes, or modification of relations between nodes.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 온톨로지 모델 내의 각 도메인의 인텐트 노드 및 속성 노드들은, 그에 대응하는 사용자 인텐트 또는 속성들에 관련된 단어들 및/또는 구절들과 각각 연관될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 지식베이스(308)은, 온톨로지 모델을, 계층 구조의 노드들과, 각 노드 별로 연관된 단어들 및/또는 구절들의 집합으로 구성된, 예컨대 어휘 사전 형태(구체적으로 도시되지 않음)로 구현할 수 있고, NLU 모듈(306)은 이와 같이 어휘 사전 형태로 구현된 온톨로지 모델에 기초하여 사용자 인텐트를 결정할 수 있다. 예컨대, 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 텍스트 입력 또는 단어들의 시퀀스를 수신하면, 그 시퀀스 내의 각 단어들이 온톨로지 모델 내의 어떤 도메인의 어떤 노드들에 연관되는지 결정할 수 있고, 그러한 결정에 기초하여 대응하는 도메인, 즉 사용자 인텐트를 결정할 수 있다. According to one embodiment of the present disclosure, the intent nodes and attribute nodes of each domain in the ontology model may be associated with words and / or phrases associated with the corresponding user's tent or attributes, respectively. According to one embodiment of the present disclosure, the conversation understanding knowledge base 308 includes an ontology model 308 that includes an ontology model including hierarchical nodes and a set of words and / or phrases associated with each node, , And the NLU module 306 may determine the user intent based on the ontology model implemented in the lexical dictionary form. For example, according to one embodiment of the present disclosure, the NLU module 306, upon receipt of a text input or a sequence of words, can determine which of the domains in the ontology model the respective words in the sequence are associated with, Based on such a determination, it is possible to determine the corresponding domain, i. E. The user tent.
그런데, NLU 모듈(306)이, 전술한 대화 이해 지식베이스(308) 상의 어휘 사전 형태의 온톨로지 모델에 기초하여 텍스트 입력을 분석하는 경우, 적절한 인텐트를 결정하지 못하는, 이른바 실패케이스가 발생할 수 있다. 예컨대, 수신된 텍스트 입력이, 특정한 인텐트에 매핑되는 것으로 정의된 소정의 단어 또는 구절을 포함하는 대신에, 그러한 소정의 단어 또는 구절과는 전혀 무관한 엔티티 정보들을 나열함으로써 원하는 인텐트를 우회적으로 표현하는 경우 등을 생각해볼 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이, 예를 들어, 고객 상담 센터를 위한 대화형 AI 에이전트 서버 상에 입력된 사용자 입력이, "배송이 늦어지네요"라는 직접적이고 명시적인 배송 불만의 인텐트 표시를 하는 대신에(즉, "배송", "늦어" 등의 단어를 사용하지 않음), "1월3일에 물건을 주문했는데, 오늘이 벌써 2월3일 이네요"라는 식으로 두 개의 날짜 엔티티를 나열하여 그 엔티티들 간의 관계로부터 배송 불만의 인텐트를 간접적으로 나타내는 경우가 있을 수 있다. 이러한 간접적인 인텐트 표현은 주로 불만이 있을 때 자주 나타날 수 있는데(그러나 이로써 제한되는 것은 아님), 불만을 나타내는 단어가 명시적으로 사용되지 않았기 때문에 어휘 사전 형태의 온톨로지 모델의 검색을 통해서는 사용자의 적절한 인텐트를 결정하기 곤란할 수 있다. However, when the NLU module 306 analyzes the text input based on the ontology model of the lexical dictionary form on the dialogue understanding knowledge base 308 described above, a so-called failure case may occur in which the appropriate intent is not determined . For example, instead of including a predetermined word or phrase defined as being mapped to a particular intent, the received textual entry may be arranged to bypass the desired intent by listing entity information that is entirely independent of the predetermined word or phrase And so on. As previously mentioned, for example, if the user input entered on the interactive AI agent server for the customer consultation center is replaced with an intent indication of direct and explicit delivery complaint " shipping is delayed " That is, I do not use the words "shipping", "late", etc.), "I ordered an item on January 3, but today is already February 3" There may be cases in which the intent of the delivery complaint is indirectly indicated from the relationship between the two. These indirect intent expressions can often occur (but are not limited to) when there is a major dissatisfaction, and since the word indicating dissatisfaction has not been explicitly used, the search of the ontology model of the vocabulary dictionary allows the user It may be difficult to determine an appropriate intent.
본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 대화 이해 지식베이스(308) 상의 어휘 사전 형태의 온톨로지 모델로부터 적절한 인텐트를 결정하고, 그로부터 실패케이스가 발생하는 경우, 소정의 규칙에 따라, 그 입력에 존재하는 복수의 엔티티들을 분석하고 그에 기초하여 적절한 인텐트를 결정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 예컨대 쇼핑과 관련한 서비스를 제공하는 대화형 AI 에이전트 서버(106)를 가정할 경우, NLU 모듈(306)은, 같은 유형의 엔티티가 복수 회 반복하여 나타나는 경우, 그러한 입력은 불만 접수 또는 반품요청에 관한 인텐트로 매핑하도록 규칙을 정하여 처리할 수 있다. According to one embodiment of the present disclosure, the NLU module 306 determines an appropriate intent from the ontology model of the vocabulary dictionary form on the dialog understanding knowledge base 308 and, if a failure case occurs therefrom, Accordingly, a plurality of entities present at the input may be analyzed and an appropriate intent determined based thereon. In accordance with one embodiment of the present disclosure, for example, assuming an interactive AI agent server 106 that provides a service related to shopping, the NLU module 306, when an entity of the same type appears repeatedly a plurality of times, Inputs can be routed and mapped to intents for complaints or return requests.
본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 수신된 입력 중에 존재하는 복수의 엔티티들의 관계를 분석한 결과와 함께 해당 입력 중에 존재하는 소정의 의미를 갖는 단어를 조합함으로써 사용자의 인텐트를 결정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 예컨대 쇼핑과 관련한 경우, 수신된 입력 중에, 크기, 색깔, 성능, 가격 등 품질을 나타내는 단어로서 같은 유형이되 다른 값을 갖는 엔티티 정보가 복수 회 나타나는 한편, 그와 동시에 해당 입력 상에 주문이나 배송의 완료를 나타내는 단어가 존재하는 경우, 그러한 입력은 불만이나 반품 요청의 인텐트에 대응하도록 규칙을 정할 수 있다. 예컨대, "보통은 제가 신발을 260mm을 신는데, 이 브랜드는 270mm을 주문했어야 하나 봐요", "여기는 12,000원 냈는데 다른 곳은 10,000원인던데요.", "다른 곳은 배송비 무료인데, 여기는 2,000원이나 냈네요", "속도가 100Mbps라고 해서 샀는데 50Mbps도 안 나오는 것 같아요", "빨간색 주문했는데 파란색이 왔네요" 등의 문장 등에서 보이듯, "260mm"과 "270mm", "12,000원"과 "10,000원", "무료"와 "2,000원", "100Mbps"와 "50Mbps", "빨간색"과 "파란색" 등의 동일한 유형의 엔티티(예컨대 같은 단위를 사용하는 단어)이면서 값이 다른 엔티티가 복수 회 나타나는 한편, "주문했어야", "냈는데", "냈네요", "샀는데", "주문했는데"와 "왔네요" 등과 같은 주문이나 배송의 완료를 나타내는 단어가 존재하는 경우, 이러한 문장들은 불만이나 반품 요청의 인텐트를 암시적으로 나타낸 것임을 알 수 있다. According to one embodiment of the present disclosure, the NLU module 306 combines the results of analyzing the relationships of a plurality of entities present in the received input, together with words having a predetermined meaning present in the input, The tent can be determined. According to one embodiment of the present disclosure, for example, in the case of shopping, the entity information having the same type and different values as the words indicating the quality such as size, color, performance, price and the like appears a plurality of times during the received input And there is a word indicating the completion of the order or delivery on the corresponding input, such input may set the rule to correspond to the intent of the complaint or return request. For example, "Normally I wear shoes 260mm, I should have ordered 270mm.", "I paid 12,000 won here, and 10,000 other places.", "The other places are free of charge. 260mm "," 270mm "," 12,000won "and" 10,000won ", as shown in the sentences such as" Yes, I bought it at 100Mbps, I do not get 50Mbps, Entities of the same type such as "free" and "2,000 won", "100 Mbps" and "50 Mbps", "red" and "blue" If there are words indicating completion of an order or delivery such as "ordered", "paid", "paid", "bought", "ordered" and "come" It can be seen that the tent is implied. The.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 예컨대 쇼핑과 관련한 경우, 수신된 입력 중에, 각기 다른 날짜를 나타내는 갖는 엔티티 정보가 복수 회 나타나는 한편, 그와 동시에 해당 입력 상에 주문이나 배송을 나타내는 단어가 존재하는 경우, 그러한 입력은 배송문의 또는 배송불만 등에 관한 인텐트에 대응하도록 규칙을 정할 수 있다. 예컨대, "1월3일에 주문했는데, 오늘이 2월3일이네요"나 "살 때 3월3일에 꼭 필요하다고 말했는데, 3월7일에야 받았어요" 등의 문장 등에서 보이듯, "1월3일"과 "2월3일, "3월3일"과 "3월7일"과 같이 복수의 각기 다른 날짜가 나타나는 한편 "주문", "살 때", "받았어요" 등과 같은 주문이나 배송의 완료를 나타내는 단어가 존재하는 경우, 이러한 문장들은 배송문의나 배송불만의 인텐트를 암시적으로 나타낸 것임을 알 수 있다. According to one embodiment of the present disclosure, for example, in the case of shopping, the entity information having different dates is displayed a plurality of times during the received input, and at the same time, there is a word indicating order or delivery on the corresponding input , Such input may set rules to correspond to intents regarding delivery inquiries or delivery complaints. For example, as you can see from sentences such as "I ordered on January 3, today is February 3" and "I said I needed it on March 3 when I was living, but I got it on March 7" Orders or deliveries such as "order", "buy", "received", etc., while different dates appear, such as "3 days", "February 3", "March 3", and "March 7" , The sentences implicitly indicate the intent of the delivery inquiry or delivery complaint.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 데이터베이스(310)는, 각 사용자별 인증 정보를 포함한 각 사용자별 특징적 데이터를 저장 및 관리하는 데이터베이스일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 데이터베이스(310)에 포함되는 각 사용자별 특징적 데이터는, 예컨대 각 사용자별로 해당 사용자의 이전 대화/거동 기록, 사용자의 발음 특징 정보, 사용자 어휘 선호도, 사용자의 소재지, 설정 언어, 연락처/친구 목록, 기타 다양한 사용자 특징적 정보를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the user database 310 may be a database for storing and managing characteristic data for each user including authentication information for each user. According to an embodiment of the present disclosure, the characteristic data for each user included in the user database 310 includes, for example, previous conversation / behavior record of the user for each user, pronunciation feature information of the user, user lexical preference, , A set language, a contact / buddy list, and various other user-specific information.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 전술한 바와 같이, STT 모듈(304)은, 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 때 사용자 데이터베이스(310)의 각 사용자 특징적 데이터, 예컨대 각 사용자별 발음 특징을 참조함으로써, 보다 정확한 텍스트 데이터를 얻을 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 사용자 인텐트를 결정할 때 사용자 데이터베이스(310)의 각 사용자 특징적 데이터, 예컨대 각 사용자별 특징이나 맥락을 참조함으로써, 보다 정확한 사용자 인텐트 결정을 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 후술하는 바와 같이, 대화 생성 모듈(316)은, 대화 응답의 생성시, 사용자 데이터베이스(310)의 사용자 특징적 데이터를 참조할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, as described above, the STT module 304 may be configured to determine each user characteristic data of the user database 310, e.g., , More accurate text data can be obtained. According to one embodiment of the present disclosure, the NLU module 306 is configured to determine a more accurate user tent determination by referring to each user characteristic data of the user database 310, e.g., characteristics or contexts for each user, can do. According to one embodiment of the present disclosure, as described below, the dialog generation module 316 may refer to user characteristic data of the user database 310 at the time of generating the conversation response.
본 도면에서는, 각 사용자별 특징적 데이터를 저장 및 관리하는 사용자 데이터베이스(310)가 대화형 AI 에이전트 서버(106)에 배치되는 것으로 도시되어 있으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 각 사용자별 특징적 데이터를 저장 및 관리하는 사용자 데이터베이스(310)는, 예컨대 사용자 단말(102)에 존재할 수도 있고, 사용자 단말(102) 및 대화형 AI 에이전트 서버(106)에 분산되어 배치될 수도 있음을 알아야 한다.In this figure, a user database 310 for storing and managing characteristic data for each user is shown as being arranged in the interactive AI agent server 106, but the present disclosure is not limited thereto. According to another embodiment of the present disclosure, the user database 310, which stores and manages the characteristic data for each user, may reside, for example, at the user terminal 102, and may include a user terminal 102 and an interactive AI agent server 106 As shown in FIG.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 관리 모듈(312)은, NLU 모듈(306)에 의해 결정된 사용자 인텐트에 따라, 그에 대응하는 일련의 동작 흐름을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 관리 모듈(312)은, 소정의 대화 흐름 관리 모델에 기초하여, 예컨대 NLU 모듈(306)로부터 수신된 사용자 인텐트에 대응하여 어떠한 동작, 예컨대 어떠한 대화 응답 및/또는 태스크 수행을 행하여야 할지를 결정하고, 그에 따른 세부 동작 흐름을 생성할 수 있다.In accordance with one embodiment of the present disclosure, the conversation management module 312 may generate a corresponding series of operational flows in accordance with the user ' s tent determined by the NLU module 306. [ In accordance with one embodiment of the present disclosure, the conversation management module 312 may determine, based on a predetermined conversational flow management model, any actions, e.g., any conversation responses and / or actions, corresponding to the user ' s tent received from the NLU module 306, / RTI > and / or task execution should be performed, and generate a corresponding detailed action flow.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 생성 모듈(314)은, 대화 관리 모듈(312) 에 의하여 생성된 대화 흐름에 기초하여 사용자에게 제공될 대화 응답을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 생성 모듈(314)은, 대화 응답의 생성에 있어서, 전술한 사용자 데이터베이스(310)의 사용자 특징적 데이터(예컨대, 사용자의 이전 대화 기록, 사용자의 발음 특징 정보, 사용자 어휘 선호도, 사용자의 소재지, 설정 언어, 연락처/친구 목록, 각 사용자별로 해당 사용자의 이전 대화 기록 등)를 참조할 수 있다. In accordance with one embodiment of the present disclosure, the dialog generation module 314 may generate an interaction response to be provided to the user based on the conversation flow generated by the conversation management module 312. [ In accordance with one embodiment of the present disclosure, the dialog generation module 314, in the generation of the conversation response, generates user characteristic data (e.g., user's previous conversation history, user's pronunciation feature information, A user's lexical preference, a user's location, a set language, a contact / friend list, and a previous conversation record of the user for each user).
본 개시의 일 실시예에 의하면, TTS 모듈(316)은, 대화 생성 모듈(314)에 의해 사용자 단말(102)로 전송되도록 생성된 대화 응답을 수신할 수 있다. TTS 모듈(316)에서 수신되는 대화 응답은 텍스트 형태를 갖는 자연어 또는 단어들의 시퀀스일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, TTS 모듈(316)은, 다양한 형태의 알고리즘에 따라, 위 수신된 텍스트 형태의 입력을 음성 형태로 변환할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the TTS module 316 may receive an interactive response that is generated by the dialog generation module 314 to be transmitted to the user terminal 102. [ The conversation response received at the TTS module 316 may be a natural word or a sequence of words having a textual form. According to one embodiment of the present disclosure, the TTS module 316 may convert the input of the received text form into a speech form, according to various types of algorithms.
도 1 내지 3을 참조하여 전술한 본 개시의 실시예에서는, 대화형 AI 에이전트 시스템이 사용자 단말(102)과 대화형 AI 에이전트 서버(106) 간의 클라이언트-서버 모델, 특히 클라이언트는 오로지 사용자 입출력 기능만을 제공하고 그 외 대화형 AI 에이전트 시스템의 다른 모든 기능들을 서버에 위임된, 소위 "씬 클라이언트-서버 모델"에 기초하여 구현된 것과 같이 설명되어 있으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 시스템은 그 기능들이 사용자 단말과 서버 사이에 분배되어 구현될 수 있고, 또는 그와 달리 사용자 단말 상에 설치된 독립형 애플리케이션으로 구현될 수도 있음을 알아야 한다. 또한, 본 개시의 일 실시예에 따라 대화형 AI 에이전트 시스템이 그 기능들을 사용자 단말과 서버 사이에 분배하여 구현하는 경우, 클라이언트와 서버 사이의 대화형 AI 에이전트 시스템의 각 기능의 분배는 실시예마다 달리 구현될 수 있음을 알아야 한다. In the embodiment of the present disclosure described above with reference to Figures 1-3, it is assumed that the interactive AI agent system is a client-server model between the user terminal 102 and the interactive AI agent server 106, And is based on a so-called " thin client-server model ", which delegates all other functions of the interactive AI agent system to the server, but this disclosure is not so limited. According to another embodiment of the present disclosure, it should be understood that the interactive AI agent system may be implemented in a distributed manner between a user terminal and a server, or alternatively may be implemented as a standalone application installed on a user terminal . In addition, when an interactive AI agent system implements the functions distributed between a user terminal and a server according to an embodiment of the present disclosure, the distribution of each function of the interactive AI agent system between the client and the server is It should be understood that the invention may be otherwise embodied.
또한, 도 1 내지 3을 참조하여 전술한 본 개시의 실시예에서는, 편의상 특정 모듈이 소정의 동작들을 수행하는 것처럼 설명되었으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 위 설명에서 어느 특정 모듈에 의해 수행되는 것과 같이 설명된 동작들이, 그와 다른 별개의 모듈에 의해 각각 수행될 수 있음을 알아야 한다.Further, although the embodiments of the present disclosure described above with reference to Figs. 1 to 3 have been described as if a particular module performs certain operations for convenience, the present disclosure is not limited thereby. It should be noted that, in accordance with another embodiment of the present disclosure, the operations described above as performed by any particular module in the above description can be performed by separate and distinct modules, respectively.
도 4는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 쇼핑 서비스를 위한 대화형 AI 에이전트 시스템에 의해 수행되는, 사용자 인텐트 결정을 위한 예시적 동작 흐름을 보여주는 흐름도이다.4 is a flow diagram illustrating an exemplary operational flow for user intent determination performed by an interactive AI agent system for a shopping service, in accordance with one embodiment of the present disclosure;
단계(402)에서, 대화형 AI 에이전트 시스템은, 사용자로부터 입력을 수신할 수 있다. 그런 다음, 단계(404)에서, 대화형 AI 에이전트 시스템은, 소정의 인텐트에 대응하는 것으로 정의된 단어 또는 구절들이 수신된 입력에 포함되어 있는지를 판정할 수 있다. 단계(404)에서, 그러한 단어들이 입력에 포함되어 있다고 판정된 경우, 절차는 단계(406)로 진행하고, 대화형 AI 에이전트 시스템은, 수신된 입력을 해당 인텐트에 매핑할 수 있다.In step 402, the interactive AI agent system may receive input from a user. Then, at step 404, the interactive AI agent system may determine whether words or phrases defined as corresponding to a given intent are included in the received input. In step 404, if it is determined that such words are included in the input, the procedure proceeds to step 406, and the interactive AI agent system may map the received input to the corresponding intent.
단계(404)에서, 소정의 인텐트에 대응하는 것으로 정의된 단어들이 그 수신된 입력에 포함되어 있지 않다고 판정된 경우, 절차는 단계(408)로 진행하고 대화형 AI 에이전트 시스템은, 수신된 입력 중에, 품질을 나타내는 같은 유형의 엔티티로서 각기 다른 값을 갖는 엔티티 정보가 복수 회 나타나는 동시에 주문 또는 배송의 완료를 나타내는 단어가 존재하는지 판정할 수 있다. 단계(408)에서, 그러한 것으로 판정된 경우, 절차는 단계(410)로 진행하고, 대화형 AI 에이전트 시스템은, 수신된 입력을 불만 또는 반품 요청의 인텐트로 매핑할 수 있다.If it is determined at step 404 that words defined as corresponding to a given intent are not included in the received input, then the procedure proceeds to step 408 and the interactive AI agent system determines if the received input The entity information having different values as the entity of the same type indicating the quality appears a plurality of times and it can be determined whether there is a word indicating the completion of the order or the delivery. At step 408, if so, the procedure proceeds to step 410 and the interactive AI agent system may map the received input to an intent of a complaint or return request.
단계(408)에서, 수신된 입력 중에, 품질을 나타내는 같은 유형의 엔티티로서 각기 다른 값을 갖는 엔티티 정보가 복수 회 나타나지 않았거나 주문 또는 배송의 완료를 나타내는 단어가 존재하지 않은 것으로 판정된 경우, 절차는 단계(412)로 진행한다. 단계(412)에서, 대화형 AI 에이전트 시스템은, 수신된 입력 중에, 각기 다른 날짜를 나타내는 갖는 엔티티 정보가 복수 회 나타나는 동시에 해당 입력 상에 주문이나 배송을 나타내는 단어가 존재하는지 여부를 판정하고, 그러한 것으로 판정된 경우 절차는 단계(414)로 진행하여 수신된 입력을 배송문의 또는 배송불만의 인텐트에 매핑할 수 있다. 단계(412)에서, 수신된 입력 중에 각기 다른 날짜를 나타내는 갖는 엔티티 정보가 복수 회 나타나지 않거나 주문이나 배송을 나타내는 단어가 존재하지 않는 것으로 판정된 경우, 절차는 단계(416)로 진행하고, 대화형 AI 에이전트 시스템은 해당 입력에 대한 인텐트 결정에 실패한 결정할 수 있다. In step 408, if it is determined that, during the received input, the entity information having different values as an entity of the same type indicating the quality has not appeared a plurality of times, or that there is no word indicating completion of the order or delivery, The process proceeds to step 412. In step 412, the interactive AI agent system determines, during the received input, that the entity information having different dates appears a plurality of times, and that there is a word indicating order or delivery on the input, The procedure may proceed to step 414 to map the received input to an intent of the delivery inquiry or delivery complaint. If it is determined in step 412 that the entity information indicating different dates in the received input does not appear multiple times or that there is no word indicating order or delivery, then the procedure proceeds to step 416, The AI agent system may determine that the intent determination for that input has failed.
당업자라면 알 수 있듯이, 본 개시가 본 명세서에 기술된 예시에 한정되는 것이 아니라 본 개시의 범주를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형, 재구성 및 대체될 수 있다. 본 명세서에 기술된 다양한 기술들은 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 구현될 수 있음을 알아야 한다.As will be appreciated by those skilled in the art, the present disclosure is not limited to the examples described herein, but may be variously modified, rearranged, and replaced within the scope of the present disclosure. It should be understood that the various techniques described herein may be implemented in hardware or software, or a combination of hardware and software.
본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터 프로세서 등에 의해 판독 가능한 저장 매체, 예컨대 EPROM, EEPROM, 플래시 메모리장치와 같은 비휘발성 메모리, 내장형 하드 디스크와 착탈식 디스크 같은 자기 디스크, 광자기 디스크, 및 CDROM 디스크 등을 포함한 다양한 유형의 저장 매체에 저장된 형태로 구현될 수 있다. 또한, 프로그램 코드(들)는 어셈블리어나 기계어로 구현될 수 있다. 본 개시의 진정한 사상 및 범주에 속하는 모든 변형 및 변경을 이하의 특허청구범위에 의해 모두 포괄하고자 한다.A computer program according to an embodiment of the present disclosure may be stored in a storage medium readable by a computer processor or the like, for example, a non-volatile memory such as an EPROM, EEPROM, or flash memory device, a magnetic disk such as an internal hard disk and a removable disk, CDROM disks, and the like. Also, the program code (s) may be implemented in assembly language or machine language. All such modifications and variations that fall within the true spirit and scope of this disclosure are intended to be embraced by the following claims.

Claims (7)

  1. 대화형 AI 에이전트 시스템- 상기 대화형 AI 에이전트 시스템은 쇼핑에 관한 서비스를 제공하도록 구성됨 -에 의해 수행되는 자연어 입력의 인텐트 결정 방법으로서,
    사용자로부터 자연어 입력을 수신하는 단계;
    소정의 어휘 사전 모델 상에서 임의의 인텐트에 대응하는 것으로 정의된 단어 또는 구절이 상기 자연어 입력 중에 포함되어 있는지 판정하는 단계;
    상기 단어 또는 구절이 상기 자연어 입력 중에 포함되어 있다고 판정된 경우, 상기 자연어 입력을 대응하는 인텐트에 매핑하는 단계;
    상기 단어 또는 구절이 상기 자연어 입력 중에 포함되어 있지 않다고 판정된 경우, 상기 자연어 입력으로부터 복수 개의 파라미터 값을 추출하는 단계- 상기 추출되는 복수 개의 파라미터 값은 모두 동일한 속성 및 형식을 갖는 것으로서, 모두 상품의 품질에 관련되고 각기 다른 값을 갖는 것이거나, 모두 각기 다른 날짜를 나타내는 것임 -; 및
    상기 추출된 복수 개의 파라미터 값에 기초하여 상기 자연어 입력을 소정의 인텐트에 매핑하는 단계
    를 포함하는 인텐트 결정 방법.
    A method of determining intent of a natural language input performed by an interactive AI agent system, the interactive AI agent system being configured to provide a service related to shopping,
    Receiving natural language input from a user;
    Determining whether a word or phrase defined as corresponding to an arbitrary intent on a predetermined lexical dictionary model is included in the natural language input;
    Mapping the natural language input to a corresponding intent if it is determined that the word or phrase is included in the natural language input;
    Extracting a plurality of parameter values from the natural language input when the word or phrase is not included in the natural language input, the plurality of parameter values being extracted having the same attribute and format, Quality related, with different values, or all representing different dates; And
    Mapping the natural language input to a predetermined intent based on the extracted plurality of parameter values
    ≪ / RTI >
  2. 제1항에 있어서,
    상기 자연어 입력을 소정의 인텐트에 매핑하는 단계는, 상기 추출된 복수 개의 파라미터 값과, 상기 자연어 입력 중에 존재하는 소정의 의미를 갖는 단어의 조합에 기초하여, 상기 자연어 입력을 상기 소정의 인텐트에 매핑하는 단계를 포함하는, 인텐트 결정 방법.
    The method according to claim 1,
    Wherein mapping the natural language input to a predetermined intent comprises: inputting the natural language input to the predetermined intent based on a combination of the extracted plurality of parameter values and words having a predetermined meaning existing in the natural language input, The method comprising the steps of:
  3. 제2항에 있어서,
    상기 자연어 입력을 소정의 인텐트에 매핑하는 단계는,
    상기 추출된 복수 개의 파라미터 값이 모두 상기 상품의 품질에 관련되고 각기 다른 값을 갖는 것인 경우, 상기 자연어 입력 중에 주문 또는 배송의 완료를 나타내는 단어가 존재하는지 여부를 판정하는 단계; 및
    상기 자연어 입력 중에 주문 또는 배송의 완료를 나타내는 단어가 존재하는지 것으로 판정된 경우, 상기 자연어 입력을 불만 또는 반품 요청의 인텐트로 매핑하는 단계를 포함하는, 인텐트 결정 방법.
    3. The method of claim 2,
    Wherein the step of mapping the natural language input to a predetermined intent comprises:
    Determining whether there is a word indicating completion of order or delivery during the natural language input when the extracted plurality of parameter values are related to the quality of the goods and have different values; And
    And mapping the natural language input to an intent of a complaint or return request when it is determined that there is a word indicating completion of an order or delivery during the natural language input.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 추출된 복수 개의 파라미터 값이 상기 상품의 품질에 관련되는지는, 상기 추출된 복수 개의 파라미터 값이, 각각 크기, 색깔, 성능, 및 가격 중 하나에 공통적으로 관련된 것인지 여부에 따라 정해지는, 인텐트 결정 방법.
    The method of claim 3,
    Wherein whether the extracted plurality of parameter values is related to the quality of the goods is determined based on whether the extracted plurality of parameter values are commonly related to one of size, color, performance, and price, respectively, Determination method.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 자연어 입력을 소정의 인텐트에 매핑하는 단계는,
    상기 추출된 복수 개의 파라미터 값이 각기 다른 날짜를 나타내는 것인 경우, 상기 자연어 입력 중에 주문 또는 배송에 연관된 단어가 존재하는지 여부를 판정하는 단계; 및
    상기 자연어 입력 중에 주문 또는 배송에 연관된 단어가 존재하는 것으로 판정된 경우, 상기 자연어 입력을 배송 문의 또는 배송 불만의 인텐트로 매핑하는 단계를 포함하는, 인텐트 결정 방법.
    3. The method of claim 2,
    Wherein the step of mapping the natural language input to a predetermined intent comprises:
    Determining whether a word associated with an order or delivery is present during the natural language input if the extracted plurality of parameter values represent different dates; And
    And mapping the natural language input to an intent of a delivery inquiry or delivery complaint if it is determined that there is a word associated with the order or delivery during the natural language entry.
  6. 하나 이상의 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체로서,
    상기 하나 이상의 명령어는, 컴퓨터에 위해 실행되는 경우, 상기 컴퓨터로 하여금, 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
    A computer-readable medium having stored thereon one or more instructions,
    Wherein the one or more instructions cause the computer to perform the method of any one of claims 1 to 5 when executed on a computer.
  7. 자연어 이해를 제공하는 대화형 AI 에이전트 시스템- 상기 대화형 AI 에이전트 시스템은 쇼핑에 관한 서비스를 제공하도록 구성됨 -으로서,
    사용자로부터 자연어 입력을 수신하도록 구성된 사용자 입력 수신 모듈;
    어휘 사전 형태의 지식베이스 모델; 및
    자연어 이해 모듈을 포함하고,
    상기 자연어 이해 모듈은,
    상기 지식베이스 모델 상에서 임의의 인텐트에 대응하는 것으로 정의된 단어 또는 구절이 상기 자연어 입력 중에 포함되어 있는지 판정하고,
    상기 단어 또는 구절이 상기 자연어 입력 중에 포함되어 있다고 판정된 경우, 상기 자연어 입력을 대응하는 인텐트에 매핑하며,
    상기 단어 또는 구절이 상기 자연어 입력 중에 포함되어 있지 않다고 판정된 경우, 상기 자연어 입력으로부터 복수 개의 파라미터 값을 추출하고- 상기 추출되는 복수 개의 파라미터 값은 모두 동일한 속성 및 형식을 갖는 것으로서, 모두 상품의 품질에 관련되고 각기 다른 값을 갖는 것이거나, 모두 각기 다른 날짜를 나타내는 것임 -,
    상기 추출된 복수 개의 파라미터 값에 기초하여 상기 자연어 입력을 소정의 인텐트에 매핑하도록 구성된,
    대화형 AI 에이전트 시스템.
    An interactive AI agent system for providing natural language understanding, the interactive AI agent system being configured to provide a service related to shopping,
    A user input receiving module configured to receive natural language input from a user;
    Knowledge base model in vocabulary dictionary; And
    Includes natural language understanding module,
    The natural language understanding module comprises:
    Determining whether a word or phrase defined as corresponding to an arbitrary intent on the knowledge base model is included in the natural language input,
    Mapping the natural language input to a corresponding intent if it is determined that the word or phrase is included in the natural language input,
    Extracting a plurality of parameter values from the natural language input when the word or phrase is determined not to be included in the natural language input; and extracting a plurality of parameter values from the natural language input, And have different values, or all represent different dates -
    And to map the natural language input to a predetermined intent based on the extracted plurality of parameter values.
    Interactive AI agent system.
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