KR20200032893A - 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템 및 그 제어 방법 - Google Patents

챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템 및 그 제어 방법 Download PDF

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KR20200032893A
KR20200032893A KR1020180112093A KR20180112093A KR20200032893A KR 20200032893 A KR20200032893 A KR 20200032893A KR 1020180112093 A KR1020180112093 A KR 1020180112093A KR 20180112093 A KR20180112093 A KR 20180112093A KR 20200032893 A KR20200032893 A KR 20200032893A
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Abstract

본 발명은 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템에 관한 것으로, 상담사와 사용자가 상담한 대화 내용을 수집하는 상담 정보 수집부; 챗봇 서비스를 수행하기 위하여, 상기 내화 내용을 전달받은 후 분석을 통해 상기 대화 내용에 포함된 질문과 답변에 대한 유형을 각기 구분하고, 상기 질문과 답변에 대하여 각기 분석한 유형별로 매칭시키는 제어부; 및 상기 제어부가 분석하여 유형별로 매칭시킨 질문과 답변을 지정된 단위로 구분하여 저장하는 데이터베이스부;를 포함한다.

Description

챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템 및 그 제어 방법{COMMUNICATION INFORMATION PROCESSING SYSTEM FOR CHAT BOT SERVICE AND CONTROL METHOD THEREOF}
본 발명은 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지정된 특정 분야의 상담자와 사용자간의 대화 내용에 기초하여 전문 챗봇 서비스의 수행을 위한 데이터베이스를 생성할 수 있도록 하는, 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
최근 인공지능과 메신저를 결합한'챗봇'기술이 주목받고 있다.
상기 챗봇(Chat Bot)은, 사용자(user)를 대화상대로 텍스트나 음성기반의 대화를 수행하는 소프트웨어로서, 고객서비스나 정보수집 용도로 활용되고 있으며, 인공지능 비서(Artificial Assistance)와 혼용되어 사용되고 있다.
예컨대 상기 챗봇에는 구글 어시스턴트(Assistant), 애플 시리(Siri), 삼성 빅스비(Bixby) 등이 있다. 그러나 현재 개발된 챗봇들은 일상생활(예 : 날씨, 가전제품 제어, 쇼핑 등)에 관련된 기능을 수행하는 것이 대부분이며, 특정 전문분야에 대한 대화 기능을 수행하지는 못할 뿐만 아니라, 사용자가 질문하는 요지를 정확히 이해(파악)하지 못하는 등, 아직 오류가 많은 문제점이 있다.
따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서는, 즉, 상기 챗봇이 다양한 사용자들과 주고받는 대화의 요지나 의미를 정확히 인식하고, 사용자들과 적절한 대화를 이어가기 위해서는, 대화 내용으로 선택이 가능한 텍스트들을 미리 학습하고 준비하여, 상기 미리 학습하여 준비한 텍스트들 중 가장 적절한 내용의 텍스트를 답변으로서 제공하는 기능이 구현되어야 한다.
현재 대부분의 챗봇들은 대화 중 발생할 수 있는 무수히 많은 상황별 답변들을 개발자들이 미리 수동으로 작성해 데이터베이스를 생성하고 있다. 따라서 만약 특정 분야(또는 전문 분야)에 대해서 챗봇과 대화를 진행하기 위해서는 상기 데이터베이스를 생성할 개발자(또는 관리자)가 특정 분야(또는 전문 분야)에 대해서 충분한 지식을 가지고 있어야만 비로소 상기 특정 분야에 관련된 상황별 답변을 미리 준비할 수 있다.
하지만 상기와 같이 개발자가 수동으로 제작한 상황별 답변으로 데이터베이스를 생성하는 것은 많은 인력, 시간, 및 노력이 필요하며, 더구나 이를 위한 전문 인력이 필요하기 때문에 결과적으로 챗봇의 업데이트가 지연됨으로써, 사용자와의 대화 진행을 원활하게 수행할 수 없는 문제점이 발생한다.
이러한 문제점을 도서(책) 분야에 적용해서 설명하면 다음과 같다.
예컨대 현재 사용자가 원하는 내용의 도서를 검색하기 위해서는, 해당 홈페이지의 검색창(예 : 인터넷 서점, 전자 도서관, 포털사이트 등)에서 사용자가 검색할 도서의 카테고리(그룹)를 선택한 후, 제목의 일부, 및 저자 등을 키워드로서 사용자가 직접 입력하여 검색하는 것이 일반적이다.
그런데 상기와 같이 사용자가 생각한 키워드를 검색창에 입력하는 키워드 검색이 아니라, 챗봇과의 대화를 통해 도서를 검색하기 위해서는, 상기 챗봇이 사용자가 입력하는 문장 형태의 질문을 이해하고, 도서(책)의 기본 정보(예 : 도서명, 출판사, 저자/역자, 주제어, 책소개, 가격, 카테고리) 뿐만 아니라, 도서(책)의 전체적인 내용(예 : 목차 정보, 상세 정보)도 데이터베이스에 포함하고 있어야 한다.
이때 상기 챗봇이 사용자가 입력하는 문장 형태의 질문을 이해하기 위해서는, 해당 도서의 분야에 대해서 충분한 지식을 가지고 있는 개발자(또는 해당 도서를 읽은 개발자)가 직접(즉, 수동으로) 상기 도서에 관해서 사용자가 질문할 내용(즉, 상황)과 이 상황(또는 질문)에 대한 답변을 작성하여 데이터베이스를 생성해야 한다.
하지만 하루에도 적게는 수백 권에서 수천 권의 책이 출판되고 있는 상황에서 개발자(또는 해당 도서를 읽은 관리자)가 해당 도서에 관해서 발생할 수 있는 사용자와의 대화 상황별 복수의 답변을 직접(수동으로) 작성하는 것은 사실상 불가능하며, 결과적으로 특정 전문분야(예 : 도서 분야)에 대한 챗봇의 업데이트가 지연됨으로써, 사용자와의 도서에 대한 대화 진행을 원활하게 수행할 수 없는 문제점이 발생한다.
또한 다른 실시예로서, 특정 분야(예 : 가전제품 A/S 상담, 분양 상담, 전화 가입 상담, 교통 상담, 호텔 예약 상담 등)에서 사용자는 해당 분야의 서비스를 제공하는 업체의 고객센터에 전화를 걸어 상담자와의 상담을 통해 필요한 정보를 취득한다. 따라서 만약 챗봇이 상기 상담자의 역할을 수행하기 상기 상담자 수준의 전문 지식이 학습되어야 한다.
하지만 사용자에 따라 질문의 형태와 방식이 다르기 때문에 상기 챗봇은 사용자가 하는 질문이 정확히 어떤 답변을 요구하는 질문인지 명확히 파악해야만 이에 해당하는 답변을 수행할 수 있다. 따라서 단지 개발자(또는 상담자)가 다양한 사용자로부터 발생 가능한 다양한 형태와 방식의 질문 및 이에 대응하는 답변을 직접(수동으로) 작성하는 것은 사실상 불가능하며, 결과적으로 특정 전문분야(예 : 가전제품 A/S 상담, 분양 상담, 전화 가입 상담, 교통 상담, 호텔 예약 상담 등)에 대한 챗봇 서비스를 원활하게 수행할 수 없는 문제점이 발생한다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 등록특허 10-1851785호(2018.04.18. 등록, 챗봇의 트레이닝 세트 생성 장치 및 방법)에 개시되어 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 지정된 특정 분야의 상담자와 사용자간의 대화 내용에 기초하여 전문 챗봇 서비스의 수행을 위한 데이터베이스를 생성할 수 있도록 하는, 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템 및 그 제어 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템은, 상담사와 사용자가 상담한 대화 내용을 수집하는 상담 정보 수집부; 챗봇 서비스를 수행하기 위하여, 상기 내화 내용을 전달받은 후 분석을 통해 상기 대화 내용에 포함된 질문과 답변에 대한 유형을 각기 구분하고, 상기 질문과 답변에 대하여 각기 분석한 유형별로 매칭시키는 제어부; 및 상기 제어부가 분석하여 유형별로 매칭시킨 질문과 답변을 지정된 단위로 구분하여 저장하는 데이터베이스부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 상담 정보 수집부는, 대화 내용만 상기 제어부에 전달하거나, 상기 대화 내용에서 지정된 기준에 따라 추출된 키워드를 상기 대화 내용과 함께 상기 제어부에 전달하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 상담 정보 수집부에서 상기 제어부로 전달되는 대화 내용은, 음성 파일이거나 텍스트 형태로 변환된 파일인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 동일한 답변을 요구하는 복수 사용자의 질문들을 모은 그룹인 질문 그룹과 상기 질문 그룹에 대응하는 답변들을 모은 그룹인 답변 그룹을 매칭시키되, 상기 질문 그룹의 질문들은 질문의 요지는 같으면서 단지 질문의 형태가 다른 것이며, 또한 상기 답변 그룹의 답변들은 답변의 요지는 같으면서 단지 답변의 형태가 다른 것임을 특징으로 한다.
본 발명은, 챗봇 서비스부를 통해 사용자가 입력하는 내용에서 답변을 준비하기 위한 키워드를 생성하거나 추출하는 키워드 생성부; 및 상기 키워드 생성부를 통해 생성되거나 추출된 키워드에 기초하여 사용자의 질문 유형이나 목적, 또는 상담 이력을 파악하여, 상기 데이터베이스부에 저장된 유형별 질문&답변 문장들에 대한 정보들 중 답변 가능한 정보들이 있는지 체크하여 답변 방식을 전환하는 전처리부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 키워드는, 사용자가 입력하는 내용의 질문 분야, 질문 주제, 질문 목적, 및 질문 성향이 반영된 정보로서, 단어 형태로 입력되거나 문장 형태로 입력되며, 사용자의 아이디(ID) 정보가 포함되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 전처리부는, 상기 사용자의 질문에 대하여 답변 가능 여부를 체크한 결과, 답변이 가능할 경우에는 상기 분석한 질문의 유형에 대응하는 답변을 선택하여 챗봇 서비스부에 전달하고, 답변이 불가능할 경우에는 상기 사용자와의 상담을 상기 챗봇 서비스부 대신에 상담자 채팅 서비스부를 통해 수행하도록 전환하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 상담자 채팅 서비스부를 통한 상담 방식으로 전환될 경우, 제어부가 상기 상담자와 사용자간에 이루어지는 상담 내용을 학습하고, 상기 학습한 상담 내용을 반영하여 데이터베이스부의 업데이트를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법은, 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어부가 상담자와 사용자간의 상담 내용에서 키워드를 추출하는 단계; 상기 제어부가 상기 상담 내용에서 추출한 키워드를 바탕으로, 지정된 기준에 따라 상담 내용의 유형을 분석하는 단계; 상기 제어부가 상기 분석된 유형별 상담 내용에 대하여 지정된 형태로 구분하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 지정된 형태로 구분된 상담 내용을 지정된 단위로 데이터베이스부에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 키워드는, 사용자가 입력하는 내용의 질문 분야, 질문 주제, 질문 목적, 및 질문 성향이 반영된 정보로서, 단어 형태로 입력되거나 문장 형태로 입력되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상담 내용을 지정된 단위로 데이터베이스부에 저장하는 단계에서, 상기 지정된 단위는 단어, 구문, 및 문장 단위를 포함하며, 이를 통해 챗봇 서비스부가 사용자의 성향에 따라 질문에 대한 답변을 생성할 때, 단어에 간단한 말 어미만 붙여 답변을 생성하거나, 새로운 답변 문장을 합성할 때 단어나, 구문, 또는 문장을 선택하여 용이하게 합성할 수 있도록 구현된 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상담 내용을 지정된 단위로 데이터베이스부에 저장하는 단계에서, 상기 데이터베이스부는, 질문의 유형별 사용자의 성향을 고려한 복수 형태의 질문 문장을 저장하고, 상기 질문에 대응한 답변의 유형별 복수 형태의 답변 문장이 저장되며, 동일한 유형의 질문 내에서도 질문의 형태에 따라 파악된 사용자의 성향에 대응하여, 동일한 유형의 답변 내에서도 상기 사용자의 성향에 대응하는 형태의 답변이 선택되도록 구현된 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법은, 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어부가 챗봇 서비스부를 통해 사용자가 입력하는 질문에서 지정된 기준에 따라 키워드를 추출하는 단계; 상기 제어부가 상기 키워드를 바탕으로 질문의 유형을 분석하는 단계; 상기 제어부가 상기 분석된 유형의 질문에 대한 답변이 가능한지 데이터베이스부를 체크하는 단계; 상기 답변 가능 여부를 체크한 결과에 따라 답변이 가능할 경우, 상기 제어부가 상기 분석한 질문의 유형에 대응하는 답변을 선택하여 상기 챗봇 서비스부에 전달하는 단계; 및 상기 답변 가능 여부를 체크한 결과에 따라 답변이 불가능할 경우, 상기 제어부가 상기 사용자와의 상담을 상담자 채팅 서비스부를 통해 수행하도록 전환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 사용자와의 상담을 상담자 채팅 서비스부를 통해 수행하도록 전환할 경우, 상기 제어부가 상기 상담자와 사용자간에 이루어지는 상담 내용을 학습하고, 상기 학습한 상담 내용을 반영하여 데이터베이스부의 업데이트를 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 분석된 유형의 질문에 대한 답변이 가능한지 체크하는 단계는, 상기 제어부가, 상기 사용자의 질문에서 추출된 키워드에 기초하여 사용자의 질문 유형이나 목적, 또는 이력을 파악하고, 상기 데이터베이스부에 저장된 유형별 질문&답변 정보들 중 답변 가능한 정보들이 있는지 체크하는 단계인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 전자책의 정보를 가공하여 도서 전문 챗봇 서비스를 위한 답변 데이터베이스를 자동으로 생성할 수 있도록 한다.
또한 본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명은 사용자의 질문에 대한 답변의 오류율을 낮출 수 있도록 한다.
또한 본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명은 다양한 분야의 새로 출판된 도서에 대해서도 사용자들과 가능한 한 정확하게 대화를 진행 할 수 있도록 한다.
또한 본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명은 사용자와의 대화 내용을 바탕으로 사용자가 읽고 싶어 할 만한 도서를 추천할 수 있도록 한다.
또한 본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명은 지정된 특정 분야의 상담자와 사용자간의 대화 내용에 기초하여 전문 챗봇 서비스의 수행을 위한 데이터베이스를 생성할 수 있도록 한다.
또한 본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명은 사용자의 다양한 질문 방식과 형태에 대한 답변 선택의 오류율을 낮출 수 있도록 한다.
또한 본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명은 다양한 분야의 전문 서비스 내용에 대해서 복수의 사용자들과 다중으로 대화를 진행 할 수 있도록 한다.
또한 본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명은 챗봇 스스로 대답할 수 없는 질문에 대해서 전문 상담자가 상담하게 하여 이를 추가로 학습할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 개략적인 구성을 보인 예시도.
도 2는 발명의 제1 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 3은 상기 도 2에 있어서, 제어부가 검색한 키워드 정보가 포함된 복수의 문장을 대화식 답변 문장으로 조합하여 테이블 형태로 보인 예시도.
도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 5는 발명의 제3 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 6은 상기 도 4에 있어서, 데이터베이스부에 저장된 각 답변 문장에서 추출한 모든 키워드들에 대한 등급과 분류 정보, 및 문장별 답변 채택 우선순위를 추가로 부가하여 업데이트한 답변 문장들을 보인 예시도.
도 7은 본 발명의 제2 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 개략적인 구성을 보인 예시도.
도 8은 상기 도 7에 있어서, 데이터베이스부에 저장된 상담 정보를 분석한 질문과 답변의 유형별 문장들을 보인 예시도.
도 9는 본 발명의 제4 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 10은 본 발명의 제5 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템 및 그 제어 방법의 일 실시예를 설명한다.
이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
<제1 실시예>
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 개략적인 구성을 보인 예시도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템(100)은, 도서 정보 입력부(110), 키워드 생성부(120), 제어부(130), 답변 문장 가공부(140), 및 데이터베이스부(150)를 포함한다.
상기 도서 정보 입력부(110)는 복수의 출판사(11, 12)에서 출판되는 전자책들을 수집하거나 입력받는다.
여기서 상기 전자책은 문자나 화상과 같은 정보를 전자 매체에 기록하여 서적처럼 이용할 수 있는 디지털 도서를 의미하는 것으로, 유무선 통신망을 통해 전달받아 컴퓨터나 휴대단말기로 그 내용을 읽고 보고 들을 수 있도록 한 디지털 도서를 의미한다.
상기 전자책의 형식은 다양한 종류가 있지만, 대표적으로 이퍼브(EPUB) 파일 구조(예 : 전자책.epub)를 갖는 전자책이 많으며, 이러한 EPUB 형식의 전자책에는 이에 포함된 모든 파일의 목록을 담고 있으면서 내비게이션 역할을 하는 파일(예 : content.opf) 및 책의 목차 정보(이 목차는 링크를 통해 상세정보와 연결됨)를 담고 있으면서 책의 순서(예 : 장, 절, 편 등)를 정해 주는 파일(예 : toc.ncx)을 기본적으로 포함한다.
따라서 상기 도서 정보 입력부(110)는 상기 수집하거나 입력받은 전자책들의 분석이나 검색에 필요한 파일(예 : toc.ncx, content.opf 등)을 추출하여 상기 제어부(130)에 전달한다.
이에 따라 상기 제어부(130)는 상기 도서 정보 입력부(110)에서 전달받은 파일(예 : toc.ncx, content.opf 등)을 파싱(parsing)하여, 각 전자책의 기본 정보, 목차 정보, 및 상세 정보를 바탕으로, 상기 전자책에 포함된 단어, 문장, 단락, 및 장(chapter)을 검색하여, 특정 분야의 도서에서 특정 주제(예 : 관리자나 챗봇 사용자가 지정하는 분야의 주제)에 대하여 대화할 수 있는 다양한 답변(예 : 단답형 답변, 단문형 답변, 장문형 답변 등)을 자동으로 미리 준비(생성)하고 학습한다. 이때 상기 학습은 시스템이 동작하는 한 지속적으로 이루어진다.
예컨대 상기 제어부(130)의 도서 정보 파싱부(131)는 상기 도서 정보 입력부(110)에서 전달받은 파일(예 : toc.ncx, content.opf 등)을 파싱(parsing)하여, 각 전자책의 기본 정보, 목차 정보, 및 상세 정보를 분석한다.
그리고 답변 생성부(132)는 상기 파싱된 각 전자책의 기본 정보, 목차 정보, 및 상세 정보를 바탕으로, 단어, 문장, 단락, 및 장(chapter)을 검색하여, 관리자가 미리 지정했거나 챗봇 대화중 사용자가 대화중 지정하는 특정 분야의 특정 주제에 대하여 대화할 수 있는 다양한 복수의 답변(예 : 단답형 답변, 단문형 답변, 장문형 답변 등)을 자동으로 준비(생성)한다(도 3 참조).
이때 상기 자동으로 준비(생성)하는 복수의 답변은 미리 준비(생성)될 수 있고, 챗봇 대화 중 실시간으로 준비(생성)될 수도 있다.
한편 상기 키워드 생성부(120)는 상기 제어부(130)가 복수의 답변을 준비(생성)하기 위한 키워드 정보를 지정하거나 생성한다.
상기 키워드 정보는, 대화 분야, 대화 주제, 대화 목적, 및 대화 성향이 반영된 정보로서, 복수의 단어 형태로 입력될 수도 있고, 또는 문장 형태로 입력될 수도 있다(도 3의 키워드 참조).
이에 따라 상기 키워드 생성부(120)는 개발자(또는 시스템 관리자)(21)나 챗봇 대화중인 사용자(22)로부터 직접 키워드 정보를 입력받거나, 상기 개발자(또는 시스템 관리자)(21)나 챗봇 사용자(22)가 입력하는 문장에서 키워드 정보를 자동으로 추출할 수 있다.
이때 상기 키워드 정보로 추출되는 정보(즉, 키워드)는 대화 분야, 대화 주제, 대화 목적, 및 대화 성향 중 적어도 어느 하나를 나타내는 정보이다.
따라서 상기 제어부(130)는 상기 키워드 생성부(120)에서 생성된(또는 지정되거나 추출된) 키워드 정보에 기초하여, 상기 키워드 정보에 관련된 도서들을 검색하고, 상기 검색된 도서들 중에서 단어, 문장, 단락, 및 장(chapter)을 검색하여, 상기 특정 분야의 특정 주제에 대하여 대화할 수 있는 다양한 복수의 답변(예 : 단답형 답변, 단문형 답변, 장문형 답변 등)을 자동으로 준비(생성)한다(도 3 참조).
한편 상기 키워드 생성부(120)에서 추출되거나 생성된 키워드 정보들은 상기 제어부(130)에서만 이용되는 것이 아니라, 상기 답변 문장 가공부(140)에서도 상기 키워드 정보들을 이용하여, 상기 제어부(130)에서 생성된 복수의 답변(또는 답변 문장)을 가공(또는 업데이트)한다.
예컨대 상기 답변 문장 가공부(140)는 상기 데이터베이스부(150)에 저장되는 상기 복수의 답변(또는 답변 문장) 중 챗봇 사용자가 가장 원하는 답변(즉, 적중률이 높은 답변)이 챗봇에 의해 선택되어 대화의 답변으로서 출력될 수 있도록 가공(또는 업데이트)한다.
다시 말해 상기 답변 문장 가공부(140)는 상기 제어부(130)에서 생성되어 상기 데이터베이스부(150)에 저장된 복수의 답변(또는 답변 문장)들 중 챗봇 사용자가 가장 원하는 답변(즉, 적중률이 높은 답변, 또는 사용자가 채택하는 횟수가 높은 답변)의 우선순위(또는 채택 등급)를 조정하는 기능을 수행한다.
또한 상기 답변 문장 가공부(140)는 상기 챗봇의 답변 선택을 돕기 위한 부가 정보(예 : 키워드 등급(즉, 우선순위)&분류(즉, 개체구, 의미구))를 상기 데이터베이스부(150)에 메타 데이터 형태로 추가하는 업데이트를 수행할 수 있다.
참고로 상기 키워드 등급은, 목적어, 주어, 동사, 및 보어의 순서로, 자주 언급된 단어를 우선으로 키워드의 등급이 상위로 지정될 수 있다.
한편 상기와 같이 상기 답변 문장 가공부(140)에서 답변(또는 답변 문장)들이 가공(또는 데이터베이스부 업데이트)되면, 상기 조정된 문장 우선순위 정보를 상기 제어부(130)가 학습한다.
이에 따라 상기 제어부(140)는 상기 학습 이후의 답변(또는 답변 문장) 생성 시 상기 학습한 결과를 반영한 답변을 생성할 수 있게 된다.
이때 설명의 편의상 본 실시예에서는 상기 키워드 생성부(120) 및 상기 답변 문장 가공부(140)를 별도의 구성요소로서 설명하지만, 실질적으로는 상기 제어부(130)가 상기 키워드 생성부(120) 및 상기 답변 문장 가공부(140)의 기능을 포함하여 수행할 수도 있음에 유의한다. 또한 상기 제어부(130)는 씨피유(CPU)가 포함된 컴퓨터나 서버의 형태로 구현될 수 있다.
이하 도 2 내지 도 6을 참조하여, 상기 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 동작에 대해서 설명한다.
도 2는 발명의 제1 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 제어부(130)는 개발자(또는 시스템 관리자)(21)나 챗봇 대화중인 사용자(22)로부터 직접 키워드 정보를 입력받거나, 상기 개발자(또는 시스템 관리자)(21)나 챗봇 사용자(22)가 입력하는 문장에서 키워드 정보를 자동으로 추출하는 방식으로, 복수의 답변을 준비(생성)하기 위한 키워드 정보를 지정하거나 생성할 수 있다(S101).
여기서 상기 키워드 정보는, 대화 분야, 대화 주제, 대화 목적, 및 대화 성향이 반영된 정보로서, 복수의 단어 형태로 입력될 수도 있고, 또는 문장 형태로 입력될 수도 있다(도 3의 키워드 참조).
상기와 같이 복수의 답변을 준비(생성)하기 위한 키워드 정보를 지정하거나 생성되면, 상기 제어부(130)는 상기 키워드 정보를 기반으로 전자책들의 정보(예 : 기본 정보, 목차 정보, 상세 정보)를 분석하여, 상기 답변을 준비(생성)하기 위한 특정 전자책 및 해당 전자책의 특정 영역을 검색하여 지정한다(S102).
또한 상기 제어부(130)는 상기 특정 전자책 및 해당 전자책의 지정된 특정 영역(예 : 단어, 문장, 단락, 및 장(chapter) 등)의 텍스트 정보 중 상기 키워드 정보를 적어도 하나 이상 포함한 문장을 검색한다(S103).
이때 상기 키워드 정보를 적어도 하나 이상 포함한 문장은 하나가 검색될 수도 있고, 더 많은 문장이 검색될 수도 있다. 또한 상기 검색된 문장은 길이가 짧은 문장 형태(예 : 단문 형태)일 수도 있고, 길이가 더 긴 문장 형태(예 : 장문 형태)일 수도 있다(도 3 참조).
이에 따라 상기 제어부(130)는 상기 검색된 복수의 문장, 및 상기 문장들을 미리 지정된 방식으로 조합하여 복수의 답변(또는 답변 문장)을 자동으로 생성한다(S104)(도 3 참조).
이때 도면에는 구체적으로 도시되어 있지 않지만, 상기 생성된 답변(또는 답변 문장)들은 대화식 답변 문장(또는 대화체)으로 보정될 수 있다.
도 3은 상기 도 2에 있어서, 제어부가 검색한 키워드 정보가 포함된 복수의 문장을 대화식 답변 문장으로 조합하여 테이블 형태로 보인 예시도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 4개의 문장(예 : 1,2,3,4번 문장)이 검색되었다고 가정할 때, 1,2,3,4번 문장은 단문형 문장이고, 5,6번 문장은 상기 단문형 문장들을 조합하여 생성한 장문형 문장이다. 이때 상기 복수의 문장들을 조합하여 생성하는 장문형 문장은 예시된 것보다 더 많이 생성될 수 있다.
또한 상기 제어부(130)는 상기 생성된 복수의 답변(또는 답변 문장)을 데이터베이스부(150)에 저장한다(S105).
이에 따라 챗봇(미도시)은 상기 데이터베이스부(150)에 저장된 복수의 답변(또는 답변 문장) 중 사용자와의 대화 상황에 따라 가장 적절한 답변을 선택하여 대화를 진행해야 한다. 하지만 현재 상태로는 상기 챗봇이 상기 데이터베이스부(150)에 저장된 복수의 답변(또는 답변 문장) 중 상황별(즉, 사용자의 질문의 의도에 따른) 가장 적절한 답변이 무엇인지 알 수 없기 때문에, 결과적으로 상기 챗봇(미도시)은 상기 데이터베이스부(150)에 저장된 답변(또는 답변 문장) 중 어느 하나를 랜덤 방식으로 선택하는 것과 마찬가지의 결과가 된다.
따라서 상기 제어부(130)는 상기 챗봇(미도시)이 상황별(즉, 사용자의 질문의 의도에 따른) 가장 적절한 답변을 선택할 수 있도록 하기 위하여, 상기 데이터베이스부(150)에 저장되는 답변(또는 답변 문장)을 가공할 필요가 있다.
도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도로서, 보다 상세하게는 상기 챗봇(미도시)이 상황별(즉, 사용자의 질문의 의도에 따른) 가장 적절한 답변을 선택할 수 있도록 하기 위하여, 상기 데이터베이스부(150)에 저장되는 답변(또는 답변 문장)들에 대한 부가 정보(즉, 챗봇이 답변을 선택하는 데 반영할 수 있는 부가 정보)를 추가하여 상기 데이터베이스부(150)를 업데이트하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 상기 제어부(130)는 상기 생성된 복수의 답변(또는 답변 문장)을 입력받고(S201), 상기 복수의 답변(또는 답변 문장)에서 각기 핵심 키워드를 추가로 추출한다(S202).
예컨대 상기 복수의 답변(또는 답변 문장)은 키워드 정보를 적어도 하나 이상 포함한 문장이 검색된 것이므로, 상기 검색된 문장에는 상기 키워드 정보 이외에도 더 많은 단어(즉, 키워드로 사용할 수 있는 단어)가 포함되어 문장을 이루고 있다. 따라서 상기 제어부(130)는 상기 답변(또는 답변 문장)에 포함된 적어도 하나 이상의 핵심 키워드를 추가로 추출한다. 이때 상기 적어도 하나 이상의 핵심 키워드에는 기존에 포함되어 있던 키워드 정보를 포함한다.
상기와 같이 제어부(130)가 생성한 복수의 답변(또는 답변 문장)에서 각기 핵심 키워드가 추가로 추출되면, 각 답변(또는 답변 문장)별 키워드의 등급(즉, 우선순위)을 설정하고, 또한 개체구와 의미구로 분류한다(S203)(도 6 참조).
도 6은 상기 도 4에 있어서, 데이터베이스부에 저장된 각 답변 문장에서 추출한 모든 키워드들에 대한 등급과 분류 정보, 및 문장별 답변 채택 우선순위를 추가로 부가하여 업데이트한 답변 문장들을 보인 예시도이다.
다만 상기 도 6에서는 상기 키워드의 등급(즉, 우선순위), 및 개체구와 의미구를 분류하는 표시는 구체적으로 도시하지는 않았으나, 이는 챗봇(미도시)에서 참조 가능한 메타 데이터 형태로 부가될 수 있기 때문이다.
상기와 같이 데이터베이스부(150)에 저장된 각 답변(또는 답변 문장)에서 추출한 키워드들(즉, 추가로 추출된 핵심 키워드를 포함한 키워드)에 등급(즉, 우선순위) 설정, 및 개체구와 의미구로 분류가 완료되면, 상기 각 답변 문장별 키워드 등급 및 분류를 적용하여(예 : 키워드의 등급 정보, 및 개체구와 의미구의 분류 정보를 메타 데이터 형태로 부가하여) 데이터베이스부(150)를 업데이트 한다(S204).
그러나 상기와 같이 데이터베이스부(150)에 부가정보(즉, 챗봇이 답변을 선택하는 데 반영할 수 있는 부가 정보로서, 예컨대 키워드의 등급 정보, 및 개체구와 의미구의 분류 정보를 메타 데이터 형태로 부가하는 정보)를 추가하여 업데이트한다고 하더라도, 상기 부가정보를 참조하여 챗봇(미도시)이 선택한 답변에 대한 채택율(즉 사용자가 주로 원하는 문장 형태의 답변)이 높다고 보장할 수는 없다. 즉, 상기 답변의 채택율은 사용자의 대화 성향에 따라 달라질 수 있기 때문이다.
따라서 상기 채택율(즉 사용자가 주로 원하는 문장 형태의 답변)을 반영하기 위해서, 상기 데이터베이스부(150)에 저장되는 답변(또는 답변 문장)에 대하여 채택 우선순위를 반영하여 가공할 필요가 있다.
도 5는 발명의 제3 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도로서, 보다 상세하게는 상기 챗봇(미도시)이 사용자가 원하는 문장형태(예 : 단문형, 중문형, 장문형 등)의 답변을 선택할 수 있도록 하기 위하여, 상기 데이터베이스부(150)에 저장되는 답변(또는 답변 문장)들에 대한 우선순위를 반영하여 상기 데이터베이스부(150)를 업데이트하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 상기 제어부(130)는 챗봇(미도시)이 선택한 답변(또는 답변 문장)별 채택 정보를 누적한다(S301).
예컨대 상기 채택 정보는, 챗봇(미도시)이 사용자와 대화 중 사용자(또는 개발자나 관리자)가 만족이나 불만족을 선택하는 정보를 의미한다.
상기와 같이 답변(또는 답변 문장)별 채택 정보가 누적되면, 상기 제어부(130)는 상기 누적된 채택 정보를 바탕으로 우선순위(즉, 답변 채택 우선순위)를 설정한다(S302).
상기와 같이 답변(또는 답변 문장)별 우선순위(즉, 답변 채택 우선순위)가 설정되면, 상기 제어부(130)는 상기 우선순위(즉, 답변 채택 우선순위)를 반영하여 데이터베이스부(150)를 업데이트하고, 또한 상기 우선순위(즉, 답변 채택 우선순위)가 높은 답변 형태(예 : 단답형, 단문형, 장문형 등)를 학습하여 이후의 답변(또는 답변 문장) 생성 시 상기 학습한 결과를 반영한 형태로 답변을 생성할 수 있도록 한다(S303)(도 6 참조).
예컨대 도 6을 참조하면, 상기 제어부(130)가 생성한 복수의 답변(또는 답변 문장) 중 답변 문장별 답변 채택 우선순위 정보가 메타 데이터 형태로 부가된다.
이에 따라 챗봇(미도시)은 상기 답변 채택 우선순위 정보를 참조하여 답변을 선택하여 대화를 진행할 수 있게 됨으로써 사용자들과 좀 더 정확하고 완성도 있는 대화를 진행 할 수 있도록 한다.
상기와 같이 본 실시예는 전자책의 정보를 가공하여 도서 전문 챗봇 서비스를 위한 답변 데이터베이스를 자동으로 생성한 후, 사용자의 질문에 대한 답변의 오류율을 낮출 수 있도록 하기 위하여 부가정보를 부가하는 방식으로 상기 데이터베이스를 업데이트함으로써, 다양한 분야의 새로 출판된 도서에 대해서도 사용자들과 가능한 한 정확하게 대화를 진행 할 수 있도록 할 뿐만 아니라, 대화 내용을 바탕으로 사용자가 읽고 싶어 할 만한 도서를 쉽게 선택할 수 있도록 하는 효과가 있다.
<제2 실시예>
도 7은 본 발명의 제2 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 개략적인 구성을 보인 예시도이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템(200)은, 상담 정보 수집부(210), 제어부(220), 데이터베이스부(230), 키워드 생성부(240), 및 전처리부(250)를 포함한다.
상기 상담 정보 수집부(210)는 고객센터(미도시)에 근무하는 복수의 전문 상담사(31, 32)가 사용자(고객)와 전화 상담 등을 통해 생성되는 대화(질문&답변) 내용을 수집한다. 상기 수집된 대화(질문&답변) 내용은 STT(Sound To Text) 기능을 이용해 텍스트 형태로 변환될 수 있다.
상기 상담 정보 수집부(210)는 상기 대화(질문&답변) 내용(또는 텍스트 형태로 변환된 대화 내용)을 그대로 상기 제어부(220)에 전달하거나, 추가로 상기 대화(질문&답변) 내용(또는 텍스트 형태로 변환된 대화 내용)에서 지정된 기준에 따라 키워드를 추출하여 상기 제어부(220)로 전달할 수도 있다.
만약 상기 상담 정보 수집부(210)에서 대화(질문&답변) 내용(또는 텍스트 형태로 변환된 대화 내용)만 전달하는 경우, 상기 제어부(220)는 전달받은 대화(질문&답변) 내용(또는 텍스트 형태로 변환된 대화 내용)에서 지정된 기준에 따라 키워드를 직접적으로 추출할 수 있다.
상기 제어부(220)는 상기 키워드에 기초하여 대화(질문&답변) 내용을 분석한다. 구체적으로 상기 제어부(220)는 상담 정보 파싱부(221)와 질문&답변 매칭부(220)를 포함하며, 상기 상담 정보 파싱부(221)는 상기 대화(질문&답변) 내용의 분석을 통하여, 상기 질문과 답변에 대한 유형(예 : 목적, 결과, 형태, 및 상태 등)을 분석한다.
그리고 상기 질문&답변 매칭부(222)는 질문과 답변에 대하여 각기 분석한 유형을 매칭시킨다. 예컨대 동일한 답변을 요구하는 복수 사용자의 질문들에 대한 질문 그룹(또는 질문 문장 그룹)과 상기 질문 그룹(또는 질문 문장 그룹)에 대응하는 답변들에 대한 답변 그룹(또는 답변 문장 그룹)을 매칭시킨다.
이때 상기 질문 그룹(또는 질문 문장 그룹)의 질문들은 질문의 형태가 다른 것을 의미하는 것이며, 질문의 요지(즉, 답변)가 다른 것을 의미하는 것은 아니다. 이와 마찬가지로 상기 답변 그룹(또는 답변 문장 그룹)의 답변들은 답변의 형태가 다른 것을 의미하는 것이며, 답변의 요지가 다른 것을 의미하는 것은 아니다(도 8 참조).
한편 상기 분석을 통해 유형별로 매칭된 질문과 답변은, 문장, 단락, 및 단어 단위로 구분하여 상기 데이터베이스부(230)에 저장된다(도 8 참조).
도 8은 상기 도 7에 있어서, 데이터베이스부에 저장된 상담 정보를 분석한 질문과 답변의 유형별 문장들을 보인 예시도이다.
상기 키워드 생성부(240)는 챗봇 서비스부(42)(또는 챗봇)을 통해 개발자(21)나 챗봇 사용자(22)가 입력하는 내용에서 답변을 준비(생성)하기 위한 키워드 정보를 지정하거나 생성한다.
상기 키워드 정보는, 질문 분야, 질문 주제, 질문 목적, 및 질문 성향이 반영된 정보로서, 복수의 단어 형태로 입력될 수도 있고, 또는 문장 형태로 입력될 수도 있다(도 3의 키워드 참조). 즉, 상기 키워드 생성부(240)는 상기 챗봇 서비스부(42)와 대화하는 사용자의 질문 내용에 대한 유형을 분석할 수 있는 키워드를 지정된 기준에 자동으로 추출한다. 이때 상기 키워드에는 사용자의 아이디(ID) 정보가 포함될 수 있다. 상기 사용자의 아이디 정보는 상담 이력을 파악할 수 있는 정보로서 사용될 수 있다.
이에 따라 상기 전처리부(250)는 상기 키워드 생성부(240)를 통해 생성되거나 추출된 키워드에 기초하여 사용자가 질문하는(또는 상담 받고자 하는) 유형이나 목적, 또는 이력 등을 파악하고, 상기 데이터베이스부(230)에 저장된 정보들(예 : 유형별 질문&답변 문장들) 중 답변 가능한 정보들이 있는지 체크한다. 다시 말해 상기 전처리부(250)는 현재 데이터베이스부(230)에 저장된 답변들을 통해 사용자의 질문에 대답할 수 있는지 체크한다.
상기 답변 가능 여부를 체크한 결과, 답변이 가능할 경우에 상기 전처리부(250)는 상기 분석한 질문의 유형에 대응하는 답변을 선택하여 챗봇 서비스부(42)에 전달한다. 하지만 상기 답변 가능 여부를 체크한 결과, 답변이 불가능할 경우에 상기 전처리부(250)는 상기 사용자와의 대화를 상담자 채팅 서비스부(41)를 통해 수행할 수 있도록 전환한다. 상기 상담자 채팅 서비스부(41)는 전문 상담자가 채팅 방식으로 대화(즉, 상담)를 수행한다.
한편 본 실시예에서는 설명의 편의상, 상기 전처리부(250)와 키워드 생성부(240)의 기능을 별도로 설명하였으나, 실시예에 따라서는 상기 제어부(220)가 상기 전처리부(250) 및 키워드 생성부(240)의 기능을 모두 포함하여 기능할 수도 있다.
상기와 같이 상담자 채팅 서비스부(41)를 통해 대화(즉, 상담)가 전환될 경우, 상기 제어부(220)는 상기 상담자와 사용자간에 이루어지는 대화(질문&답변)를 학습하고, 그 학습 내용으로 상기 데이터베이스부(230)의 업데이트를 수행한다.
여기서 상기 제어부(220)는 씨피유(CPU)가 포함된 컴퓨터나 서버의 형태로 구현될 수 있다.
이하 도 9 내지 도 10을 참조하여, 상기 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 동작에 대해서 설명한다.
도 9는 본 발명의 제4 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 제어부(220)는 상담자와 사용자 간의 상담 내용(질문&답변)을 내부 메모리(미도시)나 데이터베이스부(230)에 저장하고, 상기 상담 내용(질문&답변)에 대한 키워드를 추출한다(S401).
상기 키워드는, 질문 분야, 질문 주제, 질문 목적, 및 질문 성향이 반영된 정보로서, 복수의 단어 형태로 입력될 수도 있고, 또는 문장 형태로 입력될 수도 있으며, 사용자의 질문 내용에 대한 유형을 분석할 수 있도록 한다. 따라서 상기 키워드에는 대화 내용뿐만 아니라 사용자의 아이디(ID) 정보가 포함되어 해당 사용자의 상담 이력을 파악할 수 있도록 한다.
상기 제어부(220)는 상기 상담 내용(질문&답변)에서 추출한 키워드를 바탕으로, 지정된 기준에 따라 상담 내용의 유형(예 : 목적, 결과, 형태, 및 상태 등)을 분석한다(S402).
그리고 상기 제어부(220)는 상기 분석된 유형별 상담 내용(질문&답변)에 대하여 지정된 형태(예 : 문장, 단락 등)로 구분한다(S403).
예컨대 사용자의 성향에 따라 간단한 문장 형태의 답변을 출력하거나 단락 형태의 답변을 출력할 수 있다. 또한 도면에는 도시되어 있지 않지만 동일한 답변이라고 하더라도 사용자의 성향에 따라 평어체 형태로 답변을 출력하거나 경어체 형태로 답변을 출력할 수도 있다.
또한 상기 제어부(220)는 상기 지정된 형태(예 : 문장, 단락 등)로 구분된 상담 내용(질문&답변)을 지정된 단위(예 : 단어, 구문, 문장 등)로 데이터베이스부(230)에 저장한다(S404).
여기서 상기 지정된 단위(예 : 단어, 구문, 문장 등)는, 상기 챗봇 서비스부(42)가 사용자의 질문에 대한 답변 문장을 생성할 때 용이하게 생성할 수 있도록 한다. 예컨대 사용자의 성향에 따라 질문에 대한 답변을 생성할 때, 단어에 간단한 말 어미만 붙여 답변을 생성하거나, 새로운 답변 문장을 합성할 때 단어나, 구문, 또는 문장을 선택하여 용이하게 합성할 수 있도록 한다.
이때 상기 데이터베이스부(230)는 도 8을 참조하면, 질문의 유형별(예 : 질문 유형1 ~ 질문 유형N) 사용자의 성향을 고려한 다양한 형태의 질문 문장이 저장되어 있고, 이와 마찬가지로 답변의 유형별(예 : 답변 유형1 ~ 답변 유형N) 다양한 형태의 답변 문장이 저장되어 있다. 가령 동일한 유형의 질문 내에서도 질문의 형태에 따라 사용자의 성향을 파악할 수 있으며, 동일한 유형의 답변 내에서도 사용자의 성향에 대응하는 답변 형태를 선택할 수 있다.
도 10은 본 발명의 제5 실시예에 따른 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 챗봇 서비스부(42)를 통해 개발자(관리자)나 챗봇 사용자가 질문을 입력할 경우(S501), 상기 제어부(220)는 상기 사용자가 입력하는 질문에서 지정된 기준에 따라 키워드를 추출하고, 상기 추출된 키워드를 바탕으로 질문의 유형(예 : 목적, 결과, 형태, 및 상태 등)을 분석한다(S502).
그리고 상기 제어부(220)는 상기 분석된 유형의 질문에 대한 답변이 가능한지 체크한다(S503).
예컨대 상기 제어부(220)는 상기 사용자의 질문에서 추출된 키워드에 기초하여 사용자가 질문하는(또는 상담 받고자 하는) 유형이나 목적, 또는 이력 등을 파악하고, 상기 데이터베이스부(230)에 저장된 정보들(예 : 유형별 질문&답변 문장들) 중 답변 가능한 정보들이 있는지 체크한다.
상기 답변 가능 여부를 체크한 결과, 답변이 가능할 경우(S504의 답변 가능)에 상기 제어부(220)는 상기 분석한 질문의 유형에 대응하는 답변을 선택하여 챗봇 서비스부(42)에 전달한다(S505).
하지만 상기 답변 가능 여부를 체크한 결과, 답변이 불가능할 경우(S504의 답변 불가능)에 상기 제어부(220)는 상기 사용자와의 대화를 상담자 채팅 서비스부(41)를 통해 수행할 수 있도록 전환한다(S506).
상기와 같이 상담자 채팅 서비스부(41)로 대화(즉, 상담)가 전환될 경우, 상기 제어부(220)는 상기 상담자와 사용자간에 이루어지는 대화(질문&답변)를 학습하고, 그 학습 내용으로 상기 데이터베이스부(230)의 업데이트를 수행한다.
한편 본 실시예에서는 편의상 상기 제1,제2 실시예에 대해서 별도로 설명하였으나, 실시예에 따라서는 상기 각 실시예에 포함된 구성요소의 기능이 서로 조합되어 구현될 수도 있음에 유의한다.
상기와 같이 본 실시예는 지정된 특정 분야의 상담자와 사용자간의 대화 내용에 기초하여 전문 챗봇 서비스의 수행을 위한 데이터베이스를 생성함으로써, 사용자의 다양한 질문 방식과 형태에 대한 답변 선택의 오류율을 낮출 수 있도록 하는 효과가 있다. 또한 본 발명은 다양한 분야의 전문 서비스 내용에 대해서 복수의 사용자들과 다중으로 대화를 진행 할 수 있도록 할 뿐만 아니라, 챗봇 스스로 대답할 수 없는 질문에 대해서 전문 상담자가 상담하게 하여 이를 추가로 학습할 수 있도록 함으로써, 지속적으로 챗봇 서비스의 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 효과가 있다.
이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
11, 12 : 출판사 21 : 개발자
22 : 챗봇 사용자 31, 32 : 전문 상담사
41 : 상담자 채팅 서비스부 42 : 챗봇 서비스부
110 : 도서 정보 입력부 120 : 키워드 생성부
130 : 제어부 131 : 도서 정보 파싱부
132 : 답변 생성부 140 : 답변 문장 가공부
150 : 데이터베이스부 210 : 상담 정보 수집부
220 : 제어부 221 : 상담 정보 파싱부
222 : 질문&답변 매칭부 230 : 데이터베이스부
240 : 키워드 생성부 250 : 전처리부

Claims (15)

  1. 상담사와 사용자가 상담한 대화 내용을 수집하는 상담 정보 수집부;
    챗봇 서비스를 수행하기 위하여, 상기 내화 내용을 전달받은 후 분석을 통해 상기 대화 내용에 포함된 질문과 답변에 대한 유형을 각기 구분하고, 상기 질문과 답변에 대하여 각기 분석한 유형별로 매칭시키는 제어부; 및
    상기 제어부가 분석하여 유형별로 매칭시킨 질문과 답변을 지정된 단위로 구분하여 저장하는 데이터베이스부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 상담 정보 수집부는,
    대화 내용만 상기 제어부에 전달하거나,
    상기 대화 내용에서 지정된 기준에 따라 추출된 키워드를 상기 대화 내용과 함께 상기 제어부에 전달하는 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 상담 정보 수집부에서 상기 제어부로 전달되는 대화 내용은,
    음성 파일이거나 텍스트 형태로 변환된 파일인 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 제어부는,
    동일한 답변을 요구하는 복수 사용자의 질문들을 모은 그룹인 질문 그룹과 상기 질문 그룹에 대응하는 답변들을 모은 그룹인 답변 그룹을 매칭시키되,
    상기 질문 그룹의 질문들은 질문의 요지는 같으면서 단지 질문의 형태가 다른 것이며, 또한 상기 답변 그룹의 답변들은 답변의 요지는 같으면서 단지 답변의 형태가 다른 것임을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    챗봇 서비스부를 통해 사용자가 입력하는 내용에서 답변을 준비하기 위한 키워드를 생성하거나 추출하는 키워드 생성부; 및
    상기 키워드 생성부를 통해 생성되거나 추출된 키워드에 기초하여 사용자의 질문 유형이나 목적, 또는 상담 이력을 파악하여, 상기 데이터베이스부에 저장된 유형별 질문&답변 문장들에 대한 정보들 중 답변 가능한 정보들이 있는지 체크하여 답변 방식을 전환하는 전처리부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 키워드는,
    사용자가 입력하는 내용의 질문 분야, 질문 주제, 질문 목적, 및 질문 성향이 반영된 정보로서,
    단어 형태로 입력되거나 문장 형태로 입력되며,
    사용자의 아이디(ID) 정보가 포함되는 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템.
  7. 제 5항에 있어서, 상기 전처리부는,
    상기 사용자의 질문에 대하여 답변 가능 여부를 체크한 결과,
    답변이 가능할 경우에는 상기 분석한 질문의 유형에 대응하는 답변을 선택하여 챗봇 서비스부에 전달하고,
    답변이 불가능할 경우에는 상기 사용자와의 상담을 상기 챗봇 서비스부 대신에 상담자 채팅 서비스부를 통해 수행하도록 전환하는 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 상담자 채팅 서비스부를 통한 상담 방식으로 전환될 경우,
    제어부가 상기 상담자와 사용자간에 이루어지는 상담 내용을 학습하고,
    상기 학습한 상담 내용을 반영하여 데이터베이스부의 업데이트를 수행하는 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템.
  9. 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어부가 상담자와 사용자간의 상담 내용에서 키워드를 추출하는 단계;
    상기 제어부가 상기 상담 내용에서 추출한 키워드를 바탕으로, 지정된 기준에 따라 상담 내용의 유형을 분석하는 단계;
    상기 제어부가 상기 분석된 유형별 상담 내용에 대하여 지정된 형태로 구분하는 단계; 및
    상기 제어부가 상기 지정된 형태로 구분된 상담 내용을 지정된 단위로 데이터베이스부에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 키워드는,
    사용자가 입력하는 내용의 질문 분야, 질문 주제, 질문 목적, 및 질문 성향이 반영된 정보로서,
    단어 형태로 입력되거나 문장 형태로 입력되는 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법.
  11. 제 9항에 있어서,
    상담 내용을 지정된 단위로 데이터베이스부에 저장하는 단계에서,
    상기 지정된 단위는 단어, 구문, 및 문장 단위를 포함하며,
    이를 통해 챗봇 서비스부가 사용자의 성향에 따라 질문에 대한 답변을 생성할 때, 단어에 간단한 말 어미만 붙여 답변을 생성하거나, 새로운 답변 문장을 합성할 때 단어나, 구문, 또는 문장을 선택하여 용이하게 합성할 수 있도록 구현된 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법.
  12. 제 9항에 있어서,
    상담 내용을 지정된 단위로 데이터베이스부에 저장하는 단계에서,
    상기 데이터베이스부는,
    질문의 유형별 사용자의 성향을 고려한 복수 형태의 질문 문장을 저장하고,
    상기 질문에 대응한 답변의 유형별 복수 형태의 답변 문장이 저장되며,
    동일한 유형의 질문 내에서도 질문의 형태에 따라 파악된 사용자의 성향에 대응하여, 동일한 유형의 답변 내에서도 상기 사용자의 성향에 대응하는 형태의 답변이 선택되도록 구현된 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법.
  13. 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어부가 챗봇 서비스부를 통해 사용자가 입력하는 질문에서 지정된 기준에 따라 키워드를 추출하는 단계;
    상기 제어부가 상기 키워드를 바탕으로 질문의 유형을 분석하는 단계;
    상기 제어부가 상기 분석된 유형의 질문에 대한 답변이 가능한지 데이터베이스부를 체크하는 단계;
    상기 답변 가능 여부를 체크한 결과에 따라 답변이 가능할 경우, 상기 제어부가 상기 분석한 질문의 유형에 대응하는 답변을 선택하여 상기 챗봇 서비스부에 전달하는 단계; 및
    상기 답변 가능 여부를 체크한 결과에 따라 답변이 불가능할 경우, 상기 제어부가 상기 사용자와의 상담을 상담자 채팅 서비스부를 통해 수행하도록 전환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 사용자와의 상담을 상담자 채팅 서비스부를 통해 수행하도록 전환할 경우,
    상기 제어부가 상기 상담자와 사용자간에 이루어지는 상담 내용을 학습하고, 상기 학습한 상담 내용을 반영하여 데이터베이스부의 업데이트를 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법.
  15. 제 13항에 있어서,
    상기 분석된 유형의 질문에 대한 답변이 가능한지 체크하는 단계는,
    상기 제어부가,
    상기 사용자의 질문에서 추출된 키워드에 기초하여 사용자의 질문 유형이나 목적, 또는 이력을 파악하고, 상기 데이터베이스부에 저장된 유형별 질문&답변 정보들 중 답변 가능한 정보들이 있는지 체크하는 단계인 것을 특징으로 하는 챗봇 서비스를 위한 커뮤니케이션 정보 처리 시스템의 제어 방법.
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