KR20210127613A - 대화 생성 방법, 장치, 전자 기기 및 기록 매체 - Google Patents

Abstract

본 출원은 대화 생성 방법, 장치, 전자 기기 및 기록 매체를 개시하는 바, 인공 지능의 분야에 관한 것이다. 당해 방법은 대답해야 할 윗글 대화 콘텐츠를 취득하는 단계; 이벤트 그래프로부터 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 결정하는 단계 - 상기 이벤트 그래프는 미리 구축된 유향 그래프이고, 상기 이벤트 그래프에는 서로 다른 이벤트에 각각 대응하는 이벤트 노드가 포함되어 있으며, 이벤트 노드 간의 에지는 서로 다른 이벤트 간의 로직 관계를 나타냄 -; 매칭되는 이벤트 노드 및 이벤트 노드 간의 연결 형태에 기반하여 이벤트 그래프로부터 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정하는 단계; 및 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드에 기반하여 대화 대답 콘텐츠를 생성하는 단계를 포함한다. 본 출원에 기재된 방안을 적용하면, 테마가 일관되고, 콘텐츠가 풍부하며, 또한 정확한 복수 라운드의 대화 등을 생성할 수 있다.

Description

대화 생성 방법, 장치, 전자 기기 및 기록 매체 {METHOD AND APPARATUS FOR GENERATING CONVERSATION, ELECTRONIC DEVICE AND STORAGE MEDIUM}

본 출원은 컴퓨터 응용 기술에 관한 것으로, 특히 인공 지능 분야의 대화 생성 방법, 장치, 전자 기기 및 기록 매체에 관한 것이다.

현재의 인간 - 기계 대화 기술은 주로 태스크 유형의 대화 또는 특정 분야의 대화를 위한 것이지만, 개방 영역 대화 즉 분야를 한정하지 않는 채팅의 경우, 아직 테마가 일관된 복수 라운드의 대화의 생성을 서포트 하기 위한 괜찮은 메커니즘이 없다.

본 출원은 대화 생성 방법, 장치, 전자 기기 및 기록 매체를 제공한다.

대화 생성 방법에 있어서,

대답해야 할 윗글 대화 콘텐츠를 취득하는 단계;

이벤트 그래프로부터 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 결정하는 단계 - 상기 이벤트 그래프는 미리 구축된 유향 그래프이고, 상기 이벤트 그래프에는 서로 다른 이벤트에 각각 대응하는 이벤트 노드가 포함되어 있으며, 이벤트 노드 간의 에지는 서로 다른 이벤트 간의 로직 관계를 나타냄 -;

상기 매칭되는 이벤트 노드 및 이벤트 노드 간의 연결 형태에 기반하여 상기 이벤트 그래프로부터 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정하는 단계; 및

상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드에 기반하여 대화 대답 콘텐츠를 생성하는 단계를 포함한다.

대화 생성 장치에 있어서,

대화 취득 모듈, 이벤트 결정 모듈 및 대답 생성 모듈을 구비하며,

상기 대화 취득 모듈은 대답해야 할 윗글 대화 콘텐츠를 얻고,

상기 이벤트 결정 모듈은 이벤트 그래프로부터 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 결정하며, 상기 매칭되는 이벤트 노드 및 이벤트 노드 간의 연결 형태에 기반하여 상기 이벤트 그래프로부터 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정하고, 여기서, 상기 이벤트 그래프는 미리 구축된 유향 그래프이고, 상기 이벤트 그래프에는 서로 다른 이벤트에 각각 대응하는 이벤트 노드가 포함되어 있으며, 이벤트 노드 간의 에지는 서로 다른 이벤트 간의 로직 관계를 나타내고,

상기 대답 생성 모듈은 상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드에 기반하여 대화 대답 콘텐츠를 생성한다.

전자 기기에 있어서,

적어도 하나의 프로세서; 및

상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결된 메모리를 구비하며,

상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서가 실행 가능한 명령이 기록되어 있으며, 상기 적어도 하나의 프로세서가 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어 상기에 기재된 방법이 실행된다.

컴퓨터 명령이 기록되어 있는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서, 상기 컴퓨터 명령은 상기에 기재된 방법을 컴퓨터에 실행시킨다.

상기의 출원의 일 실시예는 이하의 이점 또는 유익한 효과를 가진다. 예를 들면 개방 영역 대화와 같은 인간 - 기계 대화 과정에서, 대답해야 할 윗글 대화 콘텐츠에 대해, 미리 구축된 이벤트 그래프에 기반하여 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 결정할 수 있고, 매칭되는 이벤트 노드 등에 기반하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정할 수 있으며, 또한 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드에 기반하여 대화 대답 콘텐츠를 생성할 수 있다. 즉 대화 과정에서 이벤트 그래프에 기반한 대화 전략 관리 메커니즘을 도입함으로써, 대화 과정 중의 대답 콘텐츠의 로직 시퀀스의 모델링을 잘 서포트 할 수 있으며, 이벤트 그래프를 이용하여 대화 대답 콘텐츠의 계획을 지원함으로써, 테마가 일관되고, 콘텐츠가 풍부하며, 또한 정확한 복수 라운드의 대화 등을 생성할 수 있다. 이 부분에 기재된 내용은 본 개시의 실시예의 관건적인 특징 또는 중요한 특징을 나타내려는 것을 의도하지 않으며, 본 개시의 범위를 한정하려는 것을 의도하는 것이 아님을 이해해야 한다. 본 개시의 기타 특징은 이하의 명세서에 의해 용이하게 이해될 것이다.

도면은 본 방안을 더욱 잘 이해하게 하기 위한 것일 뿐, 본 출원에 대한 제한을 이루는 것이 아니다.
도 1은 본 출원에 따른 상기 대화 생성 방법의 제1 실시예의 플로우 차트이다.
도 2는 본 출원에 따른 상기 이벤트 그래프의 일부 내용 모식도이다.
도 3은 본 출원에 따른 상기 대화 생성 방법의 제2 실시예의 플로우 차트이다.
도 4는 본 출원에 따른 상기 대화 생성 장치(40)의 실시예의 구성의 구조 모식도이다.
도 5는 본 출원의 실시예에 따른 상기 방법의 전자 기기의 블럭도이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 시범적인 실시예를 설명하는 바, 본 발명에 대한 이해를 돕기 위해 여기에는 본 발명 실시예의 다양한 세부 사항이 포함되며, 이러한 세부 사항을 단지 시범적인 것으로 간주해야 할 것이다. 따라서, 당업자는 본 발명의 범위 및 정신을 벗어나지 않는 전제 하에서, 여기서 설명되는 실시예에 대해 다양한 변경 및 수정을 수행할 수 있음을 인식해야 한다. 마찬가지로, 명확성 및 간결성을 위하여 이하의 설명에서는 잘 알려진 기능 및 구조의 설명을 생략하였다.

또한, 본 명세서 중의 용어인 "및/또는”은 단지 관련 대상의 관련 관계를 설명하는 용어인 바, 세 가지 관계의 존재를 나타낼 수 있다. 예를 들면, A 및/또는 B는, A가 단독으로 존재하는 것, A와 B가 동시에 존재하는 것, B가 단독으로 존재하는 것과 같은 세 가지 경우를 나타낼 수 있다. 또한, 본 명세서 중의 캐릭터인 "/"은 일반적으로 전후의 관련 대상이 "혹은”의 관계인 것을 나타낸다.

도 1은 본 출원에 따른 상기 대화 생성 방법의 제1 실시예의 플로우 차트이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 이하의 구체적인 실현 방식을 포함한다.

101에 있어서, 대답해야 할 윗글 대화 콘텐츠를 취득한다.

102에 있어서, 미리 구축된 유향 그래프(directed graph)인 이벤트 그래프로부터 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 결정하며, 여기서, 당해 이벤트 그래프에는 서로 다른 이벤트에 각각 대응하는 이벤트 노드가 포함되어 있고, 이벤트 노드 간의 에지는 서로 다른 이벤트 간의 로직 관계를 나타낸다.

103에 있어서, 매칭되는 이벤트 노드 및 이벤트 노드 간의 연결 형태에 기반하여 이벤트 그래프로부터 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정한다.

104에 있어서, 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드에 기반하여 대화 대답 콘텐츠를 생성한다.

본 실시예에 기재된 방법을 실현하기 위하여, 이벤트 그래프를 미리 구축할 필요가 있고, 이벤트 그래프는 이벤트 (예를 들면 동사구 임)을 노드로 설정하는 유향 그래프인 바, 즉 이벤트 그래프에는 서로 다른 이벤트에 각각 대응하는 이벤트 노드가 포함되어 있으며, 이벤트 노드 간의 에지는 서로 다른 이벤트 간의 로직 관계 예를 들면 선착순, 인과 관계 등을 나타냄을 알 수 있다.

이벤트 그래프는 내러티브 텍스트(narrative text)에 기반하여 구축될 수 있고, 상기 내러티브 텍스트는 중국어 스토리 텍스트나, 영어 스토리 텍스트 등을 나타낼 수 있다. 내러티브 텍스트를 분석함으로써, 그 중에서 서로 다른 이벤트 및 서로 다른 이벤트 간의 로직 관계 등을 추출하고, 또한 이벤트 그래프를 구축할 수 있다. 구체적인 실현은 종래의 기술로 구현된다. 예를 들면, 추출된 이벤트는 "오늘은 할로윈이다”, "괴물로 분장한다”, "캔디를 부탁한다”등을 포함할 수 있다.

이벤트 그래프의 구축이 완료된 후, 이를 실제의 대화 과정 예를 들면 개방 영역 대화 과정에 적용한다. 이에 따라, 대화 과정에서, 취득된 대답해야 할 윗글 대화 콘텐츠에 대해 먼저 이벤트 그래프로부터 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 결정할 수 있다.

바람직하게는 종래의 단어 분할 기술에 따라 먼저 윗글 대화 콘텐츠에 대해 단어 분할 처리를 한 후, 각 단어 분할 결과에 대응하는 이벤트 그래프 중의 이벤트 노드를 각각 결정하여 후보 매칭 이벤트 노드로 설정할 수 있고, 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1이면, 후보 매칭 이벤트 노드를 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정하고, 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1보다 크면, 그 중에서 하나를 선택하여 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정할 수 있다.

윗글 대화 콘텐츠에 대해 단어 분할 처리를 수행한 후, 하나 또는 복수의 단어 분할 결과를 얻을 수 있다. 각 단어 분할 결과에 대해, 대응하는 이벤트 그래프 중의 이벤트 노드를 각각 결정할 수 있고, 결정하는 방법은 종래의 기술을 채용할 수 있다. 이렇게 하여 하나 또는 복수의 이벤트 노드를 결정할 수 있고, 당해 하나 또는 복수의 이벤트 노드를 후보 매칭 이벤트 노드로 설정할 수 있다. 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1이면, 직접 당해 후보 매칭 이벤트 노드를 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정하고, 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1보다 크면, 그 중에서 하나를 선택하여 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정할 수 있다.

각 후보 매칭 이벤트 노드 중에서 하나를 선택하여 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정할 필요가 있을 경우에, 각 후보 매칭 이벤트 노드와 윗글 대화 콘텐츠 사이의 유사도를 각각 계산하고, 또한 유사도가 가장 높은 후보 매칭 이벤트 노드를 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정할 수 있다. 상기 유사도는 문자열 간의 유사도를 나타낼 수도 있고, 대응하는 단어 벡터 표현 간의 유사도 등을 나타낼 수도 있으며, 구체적인 실현 방식에 대해 한정하지 않는다.

상기의 처리를 통해 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 편리하게 신속히 결정할 수 있으며, 결정 결과는 양호한 정확성을 가진다.

이어서, 매칭되는 이벤트 노드 및 이벤트 노드 간의 연결 형태에 기반하여 이벤트 그래프로부터 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정할 수 있다.

바람직하게는 먼저 이벤트 그래프로부터 매칭되는 이벤트 노드와 소정의 연결 관계를 만족시키는 이벤트 노드를 선별하여 후보 대답 이벤트 노드로 설정할 수 있고, 여기서, 매칭되는 이벤트 노드와 소정의 연결 관계를 만족시키는 이벤트 노드는, 매칭되는 이벤트 노드와 에지를 통해 직접 연결되는 이벤트 노드, 또는, 매칭되는 이벤트 노드와 에지를 통해 직접 연결되는 이벤트 노드 및 매칭되는 이벤트 노드와 N개의 이벤트 노드를 통해 간접 연결되는 이벤트 노드를 포함할 수도 있으며, N은 양의 정수이며, 구체적인 값은 실제의 수요에 따라 정해질 수 있다. 후보 대답 이벤트 노드의 수가 1이면, 당해 후보 대답 이벤트 노드를 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정하고, 후보 대답 이벤트 노드의 수가 1보다 크면, 그 중에서 하나를 선택하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정할 수 있다.

도 2는 본 출원에 따른 상기 이벤트 그래프의 일부 콘텐츠의 모식도이다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 이벤트 노드 a의 예를 들면, 그 중의 이벤트 노드 b, 이벤트 노드 c 및 이벤트 노드 d는 에지를 통해 이벤트 노드 a와 직접 연결되는 이벤트 노드이며, 이벤트 노드 f 및 이벤트 노드 e는 하나의 이벤트 노드를 통해 이벤트 노드 a와 간접 연결되는 이벤트 노드이다.

각 후보 대답 이벤트 노드 중에서 하나를 선택하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정할 때, 각 후보 대답 이벤트 노드의 시맨틱 로직 시퀀스의 합리성, 윗글 대화 콘텐츠의 관련성 및 이번 대화 과정 중의 모든 이력 대화 간의 관련성을 통합하여, 각 후보 대답 이벤트 노드 중에서 하나의 최적인 후보 대답 이벤트 노드를 선택하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정할 수 있다.

예를 들면, 임의의 후보 대답 이벤트 노드에 대해, 각각 소정의 계산 규칙에 따라, 당해 후보 대답 이벤트 노드와 매칭되는 이벤트 노드 사이의 시맨틱 로직 시퀀스의 합리성 스코어, 윗글 대화 콘텐츠의 관련성 스코어 (즉 지역 관련성 스코어) 및 이번 대화 과정 중의 모든 이력 대화 간의 관련성 스코어 (즉 히스토리 관련성 스코어)을 계산하고, 세 개의 스코어와 각각 대응하는 가중치를 곱셈하며, 세 개의 적을 가산하여, 그 합계를 당해 후보 대답 이벤트 노드의 종합 스코어로 설정할 수 있다. 서로 다른 가중치의 값은 동일할 수도 있고 다를 수도 있다. 각 후보 대답 이벤트 노드의 종합 스코어를 각각 취득한 후, 그 중에서 종합 스코어가 가장 높은 후보 대답 이벤트 노드를 선택하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정할 수 있다.

상기의 방식을 통해, 이벤트 노드 간의 연결 형태, 시맨틱 로직 시퀀스의 합리성 및 대화의 지역 관련성과 히스토리 관련성 등에 기반하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 정확하게 선택함으로써, 후속으로 생성되는 대화 대답 콘텐츠의 테마 일관성과 정확성 등을 더 한층 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

이어서, 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드에 기반하여 대화 대답 콘텐츠를 생성할 수 있다. 또한 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드와 윗글 대화 콘텐츠 대화를 조합시킴으로써 대답 콘텐츠를 생성할 수 있다.

바람직하게는, 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드 및 윗글 대화 콘텐츠를 사전에 트레이닝 된 대답 생성 모델에 입력하여 대화 대답 콘텐츠를 얻을 수 있다. 여기서, 대화 데이터 등을 이용하여 사전에 트레이닝 하여 대답 생성 모델을 얻을 수 있다.

즉, 대화 대답 콘텐츠를 생성할 때, 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 윗글 대화 콘텐츠를 조합시킴으로써, 트레이닝 된 대답 생성 모델을 이용하여 대화 대답 콘텐츠를 생성하여, 생성된 대화 대답 콘텐츠의 테마 일관성과 정확성 등을 더 한층 향상시킬 수 있다.

상기의 설명을 통합하여, 도 3은 본 출원에 따른 상기 대화 생성 방법의 제2 실시예의 플로우 차트이다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 이하의 구체적인 실현 방식을 포함한다.

301에 있어서, 서로 다른 이벤트에 각각 대응하는 이벤트 노드를 포함하는 이벤트 그래프를 구축하며, 이벤트 노드 간의 에지는 서로 다른 이벤트 간의 로직 관계를 나타낸다.

302에 있어서, 대화 과정에서 대답해야 할 윗글 대화 콘텐츠를 취득한다.

303에 있어서, 이벤트 그래프로부터 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 결정한다.

윗글 대화 콘텐츠에 대해 단어 분할 처리를 실행하고, 각 단어 분할 결과에 대응하는 이벤트 그래프 중의 이벤트 노드를 각각 결정하여 후보 매칭 이벤트 노드로 설정할 수 있고, 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1이면, 당해 후보 매칭 이벤트 노드를 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정하고, 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1보다 크면, 그 중에서 하나를 선택하여 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정할 수 있다.

여기서, 각 후보 매칭 이벤트 노드 중에서 하나를 선택하여 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정할 때, 각 후보 매칭 이벤트 노드와 윗글 대화 콘텐츠 사이의 유사도를 각각 계산하고, 유사도가 가장 높은 후보 매칭 이벤트 노드를 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정할 수 있다.

304에 있어서, 매칭되는 이벤트 노드 및 이벤트 노드 간의 연결 형태에 기반하여 이벤트 그래프로부터 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정한다.

이벤트 그래프로부터 매칭되는 이벤트 노드와 소정의 연결 관계를 만족시키는 이벤트 노드를 선별하여 후보 대답 이벤트 노드로 설정할 수 있고, 여기서, 매칭되는 이벤트 노드와 소정의 연결 관계를 만족시키는 이벤트 노드는, 매칭되는 이벤트 노드와 에지를 통해 직접 연결되는 이벤트 노드, 또는, 매칭되는 이벤트 노드와 에지를 통해 직접 연결되는 이벤트 노드 및 매칭되는 이벤트 노드와 N개의 이벤트 노드를 통해 간접 연결되는 이벤트 노드를 포함할 수도 있으며, N은 양의 정수이며, 후보 대답 이벤트 노드의 수가 1이면, 당해 후보 대답 이벤트 노드를 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정하고, 후보 대답 이벤트 노드의 수가 1보다 크면, 그 중에서 하나를 선택하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정할 수 있다.

여기서, 각 후보 대답 이벤트 노드 중에서 하나를 선택하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정할 때, 각 후보 대답 이벤트 노드의 시맨틱 로직 시퀀스의 합리성, 윗글 대화 콘텐츠의 관련성 및 이번 대화 과정 중의 모든 이력 대화 간의 관련성을 통합하여, 각 후보 대답 이벤트 노드 중에서 하나의 최적인 후보 대답 이벤트 노드를 선택하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정할 수 있다.

305에 있어서, 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드와 윗글 대화 콘텐츠를 조합시켜 대화 대답 콘텐츠를 생성한다.

대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드 및 윗글 대화 콘텐츠를 사전에 트레이닝 된 대답 생성 모델에 입력함으로써, 필요한 대화 대답 콘텐츠를 얻을 수 있다.

여기서, 설명의 간소화를 위해 전술한 각 방법 실시예에 대해 실시예를 일련의 동작 조합으로서 표현했지만, 당업자는 본 출원은 기재된 동작의 순서에 한정되지 않으며, 그 원인은 본 출원에 따라 일부 단계를 서로 다른 순서에 따라 실행하거나 동시에 실행할 수 있기 때문임을 설명할 필요가 있다. 그리고, 당업자는 명세서에 기재된 실시예는 모두 바람직한 실시예에 해당하며, 관련된 동작 및 모듈은 본 출원에 있어서 꼭 필요하다는 것이 아님을 이해해야 한다. 또한, 일부 실시예에서 상세히 설명되지 않는 부분은 기타 실시예 중의 관련 설명을 참조하면 된다.

상기의 방법 실시예에 기재된 방안을 채용하면, 대화 과정에서 이벤트 그래프에 기반한 대화 전략 관리 메커니즘을 도입함으로써, 대화 과정 중의 대답 콘텐츠의 로직 시퀀스의 모델링을 잘 서포트 할 수 있으며, 이벤트 그래프를 이용하여 대화 대답 콘텐츠의 계획을 지원함으로써, 테마가 일관되고, 콘텐츠가 풍부하며, 또한 정확한 복수 라운드의 대화 등을 생성할 수 있다.

이상은 방법 실시예에 관한 설명인 바, 이하 장치 실시예를 통해 본 출원의 방안에 대해 더 한층 설명한다.

도 4는 본 출원에 따른 상기 대화 생성 장치(40)의 실시예의 구성의 구조 모식도이다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 상기 대화 생성 장치(40)는 대화 취득 모듈(401), 이벤트 결정 모듈(402) 및 대답 생성 모듈(403)을 구비한다.

대화 취득 모듈(401)은 대답해야 할 윗글 대화 콘텐츠를 취득한다.

이벤트 결정 모듈(402)은 이벤트 그래프로부터 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 결정하며, 매칭되는 이벤트 노드 및 이벤트 노드 간의 연결 형태에 기반하여 이벤트 그래프로부터 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정하고, 여기서, 상기 이벤트 그래프는 미리 구축된 유향 그래프이고, 상기 이벤트 그래프에는 서로 다른 이벤트에 각각 대응하는 이벤트 노드가 포함되어 있으며, 이벤트 노드 간의 에지는 서로 다른 이벤트 간의 로직 관계를 나타낸다.

대답 생성 모듈(403)은 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드에 기반하여 대화 대답 콘텐츠를 생성한다.

이벤트 그래프는 미리 구축된 것인 바, 이벤트를 노드로 하는 유향 그래프일 수 있다. 즉 이벤트 그래프에는 서로 다른 이벤트에 각각 대응하는 이벤트 노드가 포함되어 있으며, 이벤트 노드 간의 에지는 서로 다른 이벤트 간의 예를 들면 선착순, 인과관계 등과 같은 로직 관계를 나타낸다.

대화 취득 모듈(401)에 의해 취득된 대답해야 할 윗글 대화 콘텐츠에 대해, 이벤트 결정 모듈(402)은 당해 윗글 대화 콘텐츠에 대해 단어 분할 처리를 실행하고, 각 단어 분할 결과에 대응하는 이벤트 그래프 중의 이벤트 노드를 각각 후보 매칭 이벤트 노드로 결정할 수 있으며, 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1이면, 당해 후보 매칭 이벤트 노드를 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정하고, 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1보다 크면, 그 중에서 하나를 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 선택한다.

각 후보 매칭 이벤트 노드 중에서 하나를 선택하여 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정할 필요가 있을 경우, 이벤트 결정 모듈(402)은 각 후보 매칭 이벤트 노드와 윗글 대화 콘텐츠 사이의 유사도를 각각 계산하고, 또한 유사도가 가장 높은 후보 매칭 이벤트 노드를 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정할 수 있다. 상기 유사도는 문자열 간의 유사도를 나타낼 수도 있고, 대응하는 단어 벡터 표현 간의 유사도 등을 나타낼 수도 있다.

이어서, 이벤트 결정 모듈(402)은 매칭되는 이벤트 노드 및 이벤트 노드 간의 연결 형태에 기반하여 이벤트 그래프로부터 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정할 수 있다.

구체적으로 이벤트 결정 모듈(402)은 이벤트 그래프로부터 매칭되는 이벤트 노드와 소정의 연결 관계를 만족시키는 이벤트 노드를 선별하여 후보 대답 이벤트 노드로 설정할 수 있고, 여기서, 매칭되는 이벤트 노드와 소정의 연결 관계를 만족시키는 이벤트 노드는, 매칭되는 이벤트 노드와 에지를 통해 직접 연결되는 이벤트 노드, 또는, 매칭되는 이벤트 노드와 에지를 통해 직접 연결되는 이벤트 노드 및 매칭되는 이벤트 노드와 N개의 이벤트 노드를 통해 간접 연결되는 이벤트 노드를 포함하고, N은 양의 정수이며, 후보 대답 이벤트 노드의 수가 1이면, 당해 후보 대답 이벤트 노드를 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정하고, 후보 대답 이벤트 노드의 수가 1보다 크면, 그 중에서 하나를 선택하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정한다.

각 후보 대답 이벤트 노드 중에서 하나를 선택하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정할 때, 이벤트 결정 모듈(402)은 각 후보 대답 이벤트 노드의 시맨틱 로직 시퀀스의 합리성, 윗글 대화 콘텐츠의 관련성 및 이번 대화 과정 중의 모든 이력 대화 간의 관련성을 통합하여, 각 후보 대답 이벤트 노드 중에서 하나의 최적인 후보 대답 이벤트 노드를 선택하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정할 수 있다.

그 후 대답 생성 모듈(403)은 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드에 기반하여 대화 대답 콘텐츠를 생성할 수 있다. 또한 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드와 윗글 대화 콘텐츠를 조합시켜 대화 대답 콘텐츠를 생성할 수 있다.

또한, 대답 생성 모듈(403)은 또한 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드 및 윗글 대화 콘텐츠를 사전에 트레이닝 된 대답 생성 모델에 입력함으로써, 대화 대답 콘텐츠를 얻을 수 있다.

도 4에 나타낸 장치 실시예의 구체적인 동작 흐름은 전술한 방법 실시예 중의 관련 설명을 참조할 수 있기에, 다시 설명되지 않는다.

종합적으로, 본 출원에 따른 장치 실시예에 기재된 방안을 채용하면, 대화 과정에서 이벤트 그래프에 기반한 대화 전략 관리 메커니즘을 도입함으로써, 대화 과정 중의 대답 콘텐츠의 로직 시퀀스의 모델링을 잘 서포트 할 수 있으며, 이벤트 그래프를 이용하여 대화 대답 콘텐츠의 계획을 지원함으로써, 테마가 일관되고, 콘텐츠가 풍부하며, 또한 정확한 복수 라운드의 대화 등을 생성할 수 있다. 또한, 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 편리하게 신속히 결정할 수 있으며, 또한 결정 결과가 양호한 정확성을 가진다. 또한 이벤트 노드 간의 연결 형태, 시맨틱 로직 시퀀스의 합리성 및 대화의 지역 관련성과 히스토리 관련성 등에 기반하여 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 정확하게 선택함으로써, 후속으로 생성되는 대화 대답 콘텐츠의 테마 일관성과 정확성 등을 더 한층 향상시킬 수 있다. 또한, 대화 대답 콘텐츠를 생성할 때, 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 또한 윗글 대화 콘텐츠를 조합하여 트레이닝 된 대답 생성 모델을 이용하여 대화 대답 콘텐츠를 생성함으로써, 생성된 대화 대답 콘텐츠의 테마 일관성과 정확성 등을 더 한층 향상시킬 수 있다.

본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 전자 기기 및 판독 가능 기록 매체를 더 제공한다.

도 5는 본 출원에 따른 실시예의 방법을 실현하는 전자 기기의 블럭도이다. 전자 기기는 예를 들면 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크 스테이션, 개인 디지털 보조기, 서버, 블레이드 서버, 대형 컴퓨터 및 기타 적합한 컴퓨터와 같은 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 나타낸다. 전자 기기는 또한 예를 들면 개인 디지털 처리기, 셀폰, 스마트 전화, 웨어러블 기기 및 기타 유사한 계산 장치와 같은 다양한 형태의 모바일 장치를 나타낼 수 있다. 본 명세서에 나타낸 구성 요소, 이들의 연결과 관계 및 이들의 기능은 단지 예일 뿐이며, 본 명세서에서 설명하거나 및/또는 요구하는 본 발명의 실현을 한정하려는 것이 아니다.

도 5에 나타낸 바와 같이, 당해 전자 기기는 하나 또는 복수의 프로세서(Y01), 메모리(Y02) 및 각 구성 요소를 연결하기 위한 인터페이스를 구비하며, 당해 인터페이스는 고속 인터페이스 및 저속 인터페이스를 포함한다. 각 구성 요소는 서로 다른 버스를 통해 상호 연결되며, 공통 마더 보드에 설치되거나 또는 수요에 따라 기타 방식으로 설치된다. 프로세서 전자 기기 내에서 수행되는 명령에 대해 처리를 실행할 수 있으며, 메모리 내에 기억되어 외부 입력/출력 장치 （예를 들면 인터페이스에 연결된 디스플레이 기기） 상에 GUI의 그래픽 정보를 표시하기 위한 명령을 포함한다. 기타 실시 방식에 있어서, 필요할 경우, 복수의 프로세서 및/또는 복수의 버스와 복수의 메모리를 함께 사용할 수 있다. 마찬가지로, 복수의 전자 기기를 연결할 수 있으며, 각 기기는 부분적인 필요한 조작 （예를 들면, 서버 어레이, 일 그룹의 블레이드 서버, 또는 다중 프로세서 시스템）을 제공한다. 도 5에서는 하나의 프로세서(Y01)의 예를 들었다.

메모리(Y02)는 본 발명에 의해 제공되는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체이다. 여기서, 상기 메모리에는 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행 가능한 명령이 기억되어 있으며, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 본 발명에 의해 제공되는 방법을 수행하도록 한다. 본 발명의 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 컴퓨터 명령을 기억하며, 당해 컴퓨터 명령은 컴퓨터로 하여금 본 발명에 의해 제공되는 방법을 수행하도록 한다.

메모리(Y02)는 일종의 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체로서, 비 일시적 소프트웨어 프로그램을 기억하는데 사용될 수 있는 바, 예를 들면 비 일시적 컴퓨터 수행 가능 프로그램 및 모듈, 본 발명 실시예 중의 방법에 대응하는 프로그램 명령/모듈을 기억하는데 사용될 수 있다. 프로세서(Y01)는 메모리(Y02) 내에 기억된 비 일시적 소프트웨어 프로그램, 명령 및 모듈을 운행함으로써, 서버의 다양한 기능 응용 및 데이터 처리를 수행하는 바, 즉 상술한 방법 실시예 중의 방법을 실현한다.

메모리(Y02)는 프로그램 기억 영역 및 데이터 기억 영역을 포함할 수 있으며, 여기서, 프로그램 기억 영역은 운영 체제 및 적어도 하나의 기능에 필요한 응용 프로그램을 기억할 수 있고, 데이터 기억 영역은 전자 기기의 사용을 통해 생성된 데이터 등을 기억할 수 있다. 또한, 메모리(Y02)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 비 일시적 메모리를 더 포함할 수 있는 바, 예를 들면 적어도 하나의 자기 디스크 저장 장치, 플래시 장치, 또는 기타 비 일시적 고체 저장 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 메모리(Y02)는 선택적으로 프로세서(Y01)에 대해 원격 설치한 메모리를 포함할 수 있으며, 이러한 원격 메모리는 네트워크를 통해 전자 기기에 연결될 수 있다. 상술한 네트워크의 실시예는 인터넷, 기업 인트라 넷, 근거리 통신망, 이동 통신 네트워크 및 이들의 조합을 포함하나 이에 한정되지 않는다.

전자 기기는 입력 장치(Y03) 및 출력 장치(Y04)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(Y01), 메모리(Y02), 입력 장치(Y03) 및 출력 장치(Y04)는 버스 또는 기타 방식을 통해 연결될 수 있으며, 도 5에서는 버스를 통해 연결하는 예를 들었다.

입력 장치(Y03)는 입력된 디지털 또는 문자 정보를 수신하고, 또한 전자 기기의 사용자 설정 및 기능 제어에 관한 키 신호 입력을 생성할 수 있다. 예를 들면 터치 스크린, 키패드, 마우스, 트랙 패드, 터치 패드, 포인팅 스틱, 하나 또는 복수의 마우스 버튼, 트랙볼, 조이스틱 등 입력 장치를 포함할 수 있다. 출력 장치(Y04)는 디스플레이 기기, 보조 조명 장치 （예를 들면 LED） 및 촉각 피드백 장치 （예를 들면 진동 모터） 등을 포함할 수 있다. 당해 디스플레이 기기는 액정 디스플레이（LCD）, 발광 다이오드（LED） 디스플레이 및 플라즈마 디스플레이를 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 일부 실시 방식에 있어서, 디스플레이 기기는 터치 스크린일 수 있다.

본 명세서에 설명하는 시스템 및 기술의 다양한 실시 방식은 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 전용 ASIC（전용 집적 회로）, 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합에서 실현될 수 있다. 이러한 다양한 실시 예는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램에서 실시되고, 당해 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그램 가능 프로세서를 포함하는 프로그램 가능 시스템 상에서 수행 및/또는 해석될 수 있으며, 당해 프로그램 가능 프로세서는 전용 또는 일반 프로그램 가능 프로세서일 수 있고, 기록 시스템, 적어도 하나의 입력 장치 및 적어도 하나의 출력 장치로부터 데이터 및 명령을 수신할 수 있으며, 또한 데이터 및 명령을 당해 기록 시스템, 당해 적어도 하나의 입력 장치 및 당해 적어도 하나의 출력 장치에 전송할 수 있다.

이러한 계산 프로그램 （프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 응용 또는 코드로도 불림）은 프로그램 가능 프로세서의 기계 명령을 포함하며, 또한 고급 과정 및/또는 객체 지향 프로그래밍 언어 및/또는 어셈블리/기계 언어를 이용하여 이러한 계산 프로그램을 실시할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 “기계 판독 가능 매체” 및 “컴퓨터 판독 가능 매체”와 같은 용어는, 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그램 가능 프로세서의 임의의 컴퓨터 프로그램 제품, 기기 및/또는 장치 （예를 들면, 자기 디스크, 광 디스크, 메모리, 프로그램 가능 논리 장치（PLD））에 제공하기 위한 것을 의미하며, 기계 판독 가능 신호로서의 기계 명령을 수신하는 기계 판독 가능 매체를 포함한다. “기계 판독 가능 신호”와 같은 용어는 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그램 가능 프로세서에 제공하기 위한 임의의 신호를 의미한다.

유저와의 대화를 제공하기 위하여, 컴퓨터 상에서 여기서 설명하는 시스템 및 기술을 실시할 수 있으며, 당해 컴퓨터는 유저에게 정보를 표시하기 위한 디스플레이 장치 （예를 들면 CRT（음극선관） 또는 LCD（액정 디스플레이） 모니터） 및 키보드와 포인팅 장치（예를 들면, 마우스 또는 트랙볼）를 구비할 수 있으며, 유저는 당해 키보드 및 당해 포인팅 장치를 통해 입력을 컴퓨터에 제공할 수 있다. 기타 유형의 장치는 또한 유저와의 대화를 제공하는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 유저에 제공하는 피드백은 임의의 형태의 감각 피드백 （예를 들면, 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각 피드백）일 수 있으며, 또한 임의의 형태（음향 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력을 포함함）를 통해 유저로부터의 입력을 수신할 수 있다.

여기서 설명하는 시스템 및 기술을 백엔드 구성 요소를 포함하는 계산 시스템 （예를 들면 데이터 서버）, 또는 미들웨어 구성 요소를 포함하는 계산 시스템 （예를 들면 응용 서버）, 또는 프런트엔드 구성 요소를 포함하는 계산 시스템 （예를 들면 그래픽 유저 인터페이스 또는 웹 브라우저를 구비하는 유저 컴퓨터인 바, 유저는 당해 그래픽 유저 인터페이스 또는 당해 웹 브라우저를 통해 여기서 설명하는 시스템 및 기술의 실시 방식과 대화함）, 또는 이러한 백엔드 구성 요소, 미들웨어 구성 요소, 또는 프런트엔드 구성 요소의 임의의 조합을 포함하는 계산 시스템에서 실시할 수 있다. 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신 （예를 들면, 통신 네트워크）을 통해 시스템의 구성 요소를 상호 연결할 수 있다. 통신 네트워크의 예는 근거리 통신망（LAN）, 광역 통신망（WAN） 및 인터넷을 포함한다.

컴퓨터 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있고, 또한 일반적으로 통신 네트워크를 통해 대화를 실행한다. 해당되는 컴퓨터 상에서 운행되고, 또한 클라이언트 - 서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트와 서버의 관계를 발생시킬 수 있다.

상기에 나타낸 다양한 형태의 흐름을 이용하여 단계를 재정렬, 증가 또는 삭제할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들면, 본 발명에 기재된 각 단계는 병렬로 수행되거나 또는 차례로 수행되거나 또는 다른 순서로 수행될 수 있으며, 본 발명이 개시하는 기술 방안이 원하는 결과를 실현할 수 있는 한, 본 명세서는 이에 대해 한정하지 않는다.

상술한 구체적인 실시 방식은 본 발명의 보호 범위를 한정하지 않는다. 당업자는 설계 요건 및 기타 요인에 따라 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 대체를 실행할 수 있음을 이해해야 한다. 본 발명의 정신 및 원칙 내에서 이루어진 임의의 수정 동등한 대체 및 개선 등은 모두 본 발명의 보호 범위 내에 포함되어야 한다.

Claims (17)

1. 대화 생성 방법(method for generating conversation)에 있어서,
   대답해야 할(to be responded) 윗글 대화 콘텐츠를 취득하는 단계;
   이벤트 그래프로부터 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 결정하는 단계 - 상기 이벤트 그래프는 미리 구축된 유향 그래프(directed graphs)이고, 상기 이벤트 그래프에는 서로 다른 이벤트에 각각 대응하는 이벤트 노드가 포함되어 있으며, 이벤트 노드 간의 에지는 서로 다른 이벤트 간의 로직 관계를 나타냄 -;
   상기 매칭되는 이벤트 노드 및 이벤트 노드 간의 연결 형태에 기반하여 상기 이벤트 그래프로부터 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정하는 단계; 및
   상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드에 기반하여 대화 대답 콘텐츠를 생성하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   대화 생성 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 이벤트 그래프로부터 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 결정하는 단계는,
   상기 윗글 대화 콘텐츠에 대해 단어 분할 처리를 실행하는 단계;
   각 단어 분할 결과에 대응하는 상기 이벤트 그래프 중의 이벤트 노드를 후보 매칭 이벤트 노드로 각각 결정하는 단계;
   상기 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1이면, 상기 후보 매칭 이벤트 노드를 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정하는 단계; 및
   상기 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1보다 크면, 그 중에서 하나를 선택하여 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   대화 생성 방법.
3. 제2항에 있어서,
   그 중에서 하나를 선택하여 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정하는 단계는,
   각 후보 매칭 이벤트 노드와 상기 윗글 대화 콘텐츠 사이의 유사도를 각각 계산하는 단계; 및
   유사도가 가장 높은 후보 매칭 이벤트 노드를 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   대화 생성 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 이벤트 그래프로부터 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정하는 단계는,
   상기 이벤트 그래프로부터 상기 매칭되는 이벤트 노드와 미리 결정된 연결 관계를 만족시키는 이벤트 노드를 선별하여 후보 대답 이벤트 노드로 설정하는 단계 - 상기 매칭되는 이벤트 노드와 미리 결정된 연결 관계를 만족시키는 이벤트 노드는, 상기 매칭되는 이벤트 노드와 에지를 통해 직접 연결되는 이벤트 노드를 포함하거나, 또는, 상기 매칭되는 이벤트 노드와 에지를 통해 직접 연결되는 이벤트 노드 및 상기 매칭되는 이벤트 노드와 N (N은 양의 정수임) 개의 이벤트 노드를 통해 간접 연결되는 이벤트 노드를 포함함-;
   상기 후보 대답 이벤트 노드의 수가 1이면, 상기 후보 대답 이벤트 노드를 상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정하는 단계; 및
   상기 후보 대답 이벤트 노드의 수가 1보다 크면, 그 중에서 하나를 선택하여 상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   대화 생성 방법.
5. 제4항에 있어서,
   그 중에서 하나를 선택하여 상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정하는 단계는,
   각 후보 대답 이벤트 노드의 시맨틱 로직 시퀀스의 합리성, 상기 윗글 대화 콘텐츠의 관련성 및 이번 대화 과정 중의 모든 이력 대화 간의 관련성을 통합하여, 각 후보 대답 이벤트 노드 중에서 하나의 최적인 후보 대답 이벤트 노드를 선택하여 상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   대화 생성 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드에 기반하여 대화 대답 콘텐츠를 생성하는 단계는,
   상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드와 상기 윗글 대화 콘텐츠를 조합시켜 상기 대화 대답 콘텐츠를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   대화 생성 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드와 상기 윗글 대화 콘텐츠를 조합시켜 상기 대화 대답 콘텐츠를 생성하는 단계는,
   상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드 및 상기 윗글 대화 콘텐츠를 사전에 트레이닝 된 대답 생성 모델에 입력함으로써, 상기 대화 대답 콘텐츠를 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   대화 생성 방법.
8. 대화 생성 장치(apparatus for generating conversation)에 있어서,
   대화 취득 모듈, 이벤트 결정 모듈 및 대답 생성 모듈을 구비하며,
   상기 대화 취득 모듈은 대답해야 할 윗글 대화 콘텐츠를 얻고,
   상기 이벤트 결정 모듈은 이벤트 그래프로부터 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드를 결정하며, 상기 매칭되는 이벤트 노드 및 이벤트 노드 간의 연결 형태에 기반하여 상기 이벤트 그래프로부터 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드를 결정하고, 여기서, 상기 이벤트 그래프는 미리 구축된 유향 그래프이고, 상기 이벤트 그래프에는 서로 다른 이벤트에 각각 대응하는 이벤트 노드가 포함되어 있으며, 이벤트 노드 간의 에지는 서로 다른 이벤트 간의 로직 관계를 나타내고,
   상기 대답 생성 모듈은 상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드에 기반하여 대화 대답 콘텐츠를 생성하는 것을 특징으로 하는,
   대화 생성 장치.
9. 제8항에 있어서,
   상기 이벤트 결정 모듈은 상기 윗글 대화 콘텐츠에 대해 단어 분할 처리를 실행하고, 각 단어 분할 결과에 대응하는 상기 이벤트 그래프 중의 이벤트 노드를 각각 후보 매칭 이벤트 노드로 결정하며, 상기 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1이면, 상기 후보 매칭 이벤트 노드를 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정하고, 상기 후보 매칭 이벤트 노드의 수가 1보다 크면, 그 중에서 하나를 선택하여 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정하는 것을 특징으로 하는,
   대화 생성 장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 이벤트 결정 모듈은 각 후보 매칭 이벤트 노드와 상기 윗글 대화 콘텐츠 사이의 유사도를 각각 계산하고, 유사도가 가장 높은 후보 매칭 이벤트 노드를 상기 윗글 대화 콘텐츠에 매칭되는 이벤트 노드로 설정하는 것을 특징으로 하는,
    대화 생성 장치.
11. 제8항에 있어서,
    상기 이벤트 결정 모듈은 상기 이벤트 그래프로부터 상기 매칭되는 이벤트 노드와 미리 결정된 연결 관계를 만족시키는 이벤트 노드를 선별하여 후보 대답 이벤트 노드로 설정하고, 여기서, 상기 매칭되는 이벤트 노드와 미리 결정된 연결 관계를 만족시키는 이벤트 노드는, 상기 매칭되는 이벤트 노드와 에지를 통해 직접 연결되는 이벤트 노드를 포함하거나, 또는, 상기 매칭되는 이벤트 노드와 에지를 통해 직접 연결되는 이벤트 노드 및 상기 매칭되는 이벤트 노드와 N (N은 양의 정수임) 개의 이벤트 노드를 통해 간접 연결되는 이벤트 노드를 포함하고, 상기 후보 대답 이벤트 노드의 수가 1이면, 상기 후보 대답 이벤트 노드를 상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정하고, 상기 후보 대답 이벤트 노드의 수가 1보다 크면, 그 중에서 하나를 선택하여 상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정하는 것을 특징으로 하는,
    대화 생성 장치.
12. 제11항에 있어서,
    상기 이벤트 결정 모듈은 각 후보 대답 이벤트 노드의 시맨틱 로직 시퀀스의 합리성, 상기 윗글 대화 콘텐츠의 관련성 및 이번 대화 과정 중의 모든 이력 대화 간의 관련성을 통합하여, 각 후보 대답 이벤트 노드 중에서 하나의 최적인 후보 대답 이벤트 노드를 선택하여 상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드로 설정하는 것을 특징으로 하는,
    대화 생성 장치.
13. 제8항에 있어서,
    상기 대답 생성 모듈은 또한 상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드와 상기 윗글 대화 콘텐츠를 조합시켜 상기 대화 대답 콘텐츠를 생성하는 것을 특징으로 하는,
    대화 생성 장치.
14. 제13항에 있어서,
    상기 대답 생성 모듈은 상기 대답의 생성을 지도하기 위한 이벤트 노드 및 상기 윗글 대화 콘텐츠를 사전에 트레이닝 된 대답 생성 모델에 입력함으로써, 상기 대화 대답 콘텐츠를 얻는 것을 특징으로 하는,
    대화 생성 장치.
15. 전자 기기에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결된 메모리를 구비하며,
    상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서가 실행 가능한 명령이 기억되어 있으며, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 실행하도록 하는 것을 특징으로 하는,
    전자 기기.
16. 컴퓨터 명령이 기록되어 있는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터 명령은 상기 컴퓨터로 하여금 제1항 내지 제7중 어느 한 항에 기재된 방법을 실행하도록 하는 것을 특징으로 하는,
    기록 매체.
17. 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 기록되어 있는 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터로 하여금 제1항 내지 제7중 어느 한 항에 기재된 방법을 실행하도록 하는 것을 특징으로 하는,
    컴퓨터 프로그램.
    

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