KR20220006821A - 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인간의 대화에서 자구 언급되는 지시대명사를 인식할 수 있는 인공지능 알고리즘을 통하여 지시대명사가 포함된 대화도 원활하고 자연스럽게 인식하여 대화할 수 있는 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 대화 데이터를 획득하고 재구성하여 베이터베이스에 저장 구축하는 대화데이터수집 데이터베이스부; 및 입력되는 사용자의 대화 문장 구조에서 지시대명사를 파악하고, 상기 대화데이터수집 데이터베이스부에 저장된 대화 데이터를 추출하여 대화 문장 구조에 적용하여 대화를 출력하도록 이루어지는 대화생성 서비스부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 챗봇 시스템이 제공된다.

Description

지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템 {AI CHAT-BOT SYSTEM CAPABLE OF COMMUNICATION BY ADAPTING RECOGNITION ALGORITHM FOR DEMONSTRATIVE PRONOUN}

본 발명은 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인간의 대화에서 자구 언급되는 지시대명사를 인식할 수 있는 인공지능 알고리즘을 통하여 지시대명사가 포함된 대화도 원활하고 자연스럽게 인식하여 대화할 수 있는 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에 관한 것이다.

인공지능은 4차 산업혁명에서 화두 되고 있는 기술 중 하나이며, 세계 각국의 기업들이 주목하고 있는 기술로 교육, 금융, 자동차 등 다양한 산업 분야에 적용해 나가고 있다.

이 중 인공지능 기술을 결합한 챗봇은 기술력을 바탕으로 점차 발전해 상용화가 임박한 서비스로, 2021년 까지 전 세계적으로 37% 이상 성장할 것으로 시장조사기관 테크나비오(Technavio)는 전망했다.

챗봇(Chat-Bot)이란 사용자가 메신저를 이용해 친구와 대화하듯 자연스럽게 질문을 입력하면, 인공지능 기술 기반의 챗봇은 입력된 대화를 분석하여 마치 사람과 대화하는 것 같은 서비스를 제공하는 것을 말한다.

챗봇은 지능형 가상 도우미 서비스, 날씨, 교통, 일정 등에 대한 간단한 질의응답부터 사용자의 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 활용 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 입지를 굳혀갈 전망이다.

시리, 구글 어시스턴트와 같은 기존 챗봇 시스템은 모든 대화가 “질의-응답”식의 단답형이란 한계가 있었다.

다시 말해서, 기존 챗봇 시스템은 대화에 대한 연관성을 갖지 못하였기에 원하는 답변을 얻기 위해서는 처음으로 대화를 다시 시작해야 하는 문제가 있었다. 특히 인간의 대화에서 자주 언급되는 "아까", "그것", "저것" 등과 같은 지시대명사는 인공지능이 이해할 수가 없어 원활한 대화를 수행하지 못하는 문제점이 있었다.

대한민국 등록특허공보 10-2018283(2019.11.04. 공고) 대한민국 공개특허공보 10-2020-0049256(2020.05.08. 공개) 대한민국 공개특허공보 10-2020-0070198(2020.06.17. 공개) 대한민국 공개특허공보 10-2019-0104119(2019.09.06. 공개)

따라서, 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위한 본 발명은, 인간의 대화에서 자구 언급되는 지시대명사를 인식할 수 있는 인공지능 알고리즘을 통하여 지시대명사가 포함된 대화도 원활하고 자연스럽게 인식하여 대화할 수 있는, 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 본 발명의 목적들 및 다른 특징들을 달성하기 위한 본 발명의 일 관점에 따르면, 대화 데이터를 획득하고 재구성하여 베이터베이스에 저장 구축하는 대화데이터수집 데이터베이스부; 및 입력되는 사용자의 대화 문장 구조에서 지시대명사를 파악하고, 상기 대화데이터수집 데이터베이스부에 저장된 대화 데이터를 추출하여 대화 문장 구조에 적용하여 대화를 출력하도록 이루어지는 대화생성 서비스부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 챗봇 시스템이 제공된다.

본 발명에 있어서, 상기 대화데이터수집 데이터베이스부는, 저작권이 없는 공개된 대화 데이터를 획득하고, 상기 획득된 대화 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 상기 데이터베이스에 저장된 대화 데이터를 분석하여 대화 순서를 재구성하고, 대화 내용을 Word2Vec 알고리즘을 이용하여 벡터화(Vectorize)하며, 벡터화된 대화 내용을 데이터베이스에 저장하도록 이루어질 수 있다.

본 발명에 있어서, 상기 대화생성 서비스부는, ⅰ) 입력받은 사용자 대화의 데이터를 각 단어별로 분리(Tokenie)하고, ⅱ) 현재 대화 내에서 단어를 벡터화한 후 상기 대화데이터수집 데이터베이스부의 벡터 데이터베이스에서 인접 단어를 획득하고, ⅲ) 상기 ⅰ)에서 입력 받은 대화를 대화 형식에 따라 구분하고, ⅳ) 상기 ⅱ)에서 찾은 대화 형식을 대화 구조 데이터베이스에서 찾아 대화에 어울리는 문장 구조를 획득하며, ⅴ) 상기 ⅳ)에서 생성된 문장 구조에 상기 ⅱ)에서 획득한 단어들을 집어 넣어 완성된 문장의 대화를 출력하도록 이루어질 수 있다.

본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에 의하면 다음과 같은 효과를 제공한다.

첫째, 본 발명은 인간의 대화에서 자구 언급되는 지시대명사를 인식하여 원활하고 자연스러우며 끊김없이 대화할 수 있는 효과가 있다.

둘째, 본 발명은 기존 단답형 채팅이 아닌 인간-인간 같은 대화를 가능하는 효과가 있다.

셋째, 본 발명은 대화의 목적이 정보를 얻는 것이 아니라면 인간의 잡담처럼 끊임없는 대화를 가능하여 비지니스뿐만 아니라 실생활에도 적용할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템의 구성을 블록화하여 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에 포함되는 대화데이터수집 데이터베이스부의 구성을 블록화하여 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에 포함되는 대화생성 서비스부의 구성을 블록화하여 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에서 대화 분석과 질문 및 답변 사례를 정리한 테이블이다.
도 5는 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템을 통해 대화가 이루어지는 예시를 나타내는 화면이다.

본 발명의 추가적인 목적들, 특징들 및 장점들은 다음의 상세한 설명 및 첨부도면으로부터 보다 명료하게 이해될 수 있다.

본 발명의 상세한 설명에 앞서, 본 발명은 다양한 변경을 도모할 수 있고, 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 아래에서 설명되고 도면에 도시된 예시들은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도는 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 명세서에 기재된 "...부", "...유닛", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

또한, 본원 명세서 전체에서, 어떤 단계가 다른 단계와 "상에" 또는 "전에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 단계가 다른 단계와 직접적 시계열적인 관계에 있는 경우 뿐만 아니라, 각 단계 후의 혼합하는 단계와 같이 두 단계의 순서에 시계열적 순서가 바뀔 수 있는 간접적 시계열적 관계에 있는 경우와 동일한 권리를 포함한다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템의 구성을 블록화하여 개략적으로 나타내는 블록도이고, 도 2는 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에 포함되는 대화데이터수집 데이터베이스부의 구성을 블록화하여 개략적으로 나타내는 블록도이고, 도 3은 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에 포함되는 대화생성 서비스부의 구성을 블록화하여 개략적으로 나타내는 블록도이며, 도 4는 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에서 대화 분석과 질문 및 답변 사례를 정리한 테이블이다. 도 5는 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템을 통해 대화가 이루어지는 예시를 나타내는 화면이다.

본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템은, 도 1 내지 도 5에 나타낸 바와 같이, 크게 대화데이터수집 데이터베이스부(100); 및 대화생성 서비스부(200);를 포함하는 것을 특징으로 한다.

구체적으로, 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템은, 도 1 내지 도 5에 나타낸 바와 같이, 대화 데이터를 획득하고 재구성하여 베이터베이스에 저장 구축하는 대화데이터수집 데이터베이스부(100); 및 입력되는 사용자의 대화 문장 구조에서 지시대명사를 파악하고, 상기 대화데이터수집 데이터베이스부(100)에 저장된 대화 데이터를 추출하여 대화 문장 구조에 적용하여 대화를 출력하도록 이루어지는 대화생성 서비스부(200);를 포함한다.

상기 대화데이터수집 데이터베이스부(100)는, 대화 데이터 수집과 인공지능 학습을 실행하도록 이루어진다.

구체적으로, 상기 대화데이터수집 데이터베이스부(100)는, SNS, 게시판 등 저작권이 없는 공개된 대화 데이터를 획득하고, 상기 획득된 대화 데이터를 크롤러(crawler)를 이용하여 데이터베이스(DB)에 저장한다.

그리고 상기 대화데이터수집 데이터베이스부(100)는 상기 데이터베이스에 저장된 대화 데이터를 분석하여 대화 순서를 재구성하고, 대화 내용을 Word2Vec 알고리즘을 이용하여 벡터화(Vectorize)하며, 벡터화된 대화 내용을 데이터베이스에 저장하도록 이루어진다.

다음으로, 상기 대화생성 서비스부(200)는, 입력받은 사용자 대화의 데이터를 각 단어별로 분리(Tokenize)하고(제1 단계), 현재 대화 내에서 단어를 벡터화한 후 상기 대화데이터수집 데이터베이스부의 벡터 데이터베이스에서 인접 단어를 획득한다(제2 단계).

그리고 상기 제1 단계에서 입력 받은 대화를 대화 형식에 따라 구분하고(제3 단계), 상기 제2 단계에서 찾은 대화 형식을 대화 구조 데이터베이스에서 찾아 대화에 어울리는 문장 구조를 획득한다(제4 단계).

그런 다음, 제4 단계에서 생성된 문장 구조에 제2 단계에서 획득한 단어들을 집어 넣어 완성된 문장의 대화를 출력하도록 이루어진다.

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 지시대명사 인식 알고리즘을 채용하여 대화가 가능한 인공지능 챗봇 시스템에 의하면, 인간의 대화에서 자구 언급되는 지시대명사를 인식하여 원활하고 자연스러우며 끊김없이 대화할 수 있고, 기존 단답형 채팅이 아닌 인간-인간 같은 대화가 가능하며, 대화의 목적이 정보를 얻는 것이 아니라면 인간의 잡담처럼 끊임없는 대화를 가능하여 비지니스뿐만 아니라 실생활에도 적용할 수 있는 이점이 있다.

상기한 바와 같은 실시 예들은 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

본 명세서에서 설명되는 실시 예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시 예는 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100: 대화데이터수집 데이터베이스부
200: 대화생성 서비스부

Claims (3)

1. 대화 데이터를 획득하고 재구성하여 베이터베이스에 저장 구축하는 대화데이터수집 데이터베이스부; 및
   입력되는 사용자의 대화 문장 구조에서 지시대명사를 파악하고, 상기 대화데이터수집 데이터베이스부에 저장된 대화 데이터를 추출하여 대화 문장 구조에 적용하여 대화를 출력하도록 이루어지는 대화생성 서비스부;를 포함하는 것을 특징으로 하는
   인공지능 챗봇 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 대화데이터수집 데이터베이스부는,
   저작권이 없는 공개된 대화 데이터를 획득하고, 상기 획득된 대화 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 상기 데이터베이스에 저장된 대화 데이터를 분석하여 대화 순서를 재구성하고, 대화 내용을 Word2Vec 알고리즘을 이용하여 벡터화(Vectorize)하며, 벡터화된 대화 내용을 데이터베이스에 저장하도록 이루어지는 것을 특징으로 하는
   인공지능 챗봇 시스템.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 대화생성 서비스부는,
   ⅰ) 입력받은 사용자 대화의 데이터를 각 단어별로 분리(Tokenize)하고,
   ⅱ) 현재 대화 내에서 단어를 벡터화한 후 상기 대화데이터수집 데이터베이스부의 벡터 데이터베이스에서 인접 단어를 획득하고,
   ⅲ) 상기 ⅰ)에서 입력 받은 대화를 대화 형식에 따라 구분하고,
   ⅳ) 상기 ⅱ)에서 찾은 대화 형식을 대화 구조 데이터베이스에서 찾아 대화에 어울리는 문장 구조를 획득하고,
   ⅴ) 상기 ⅳ)에서 생성된 문장 구조에 상기 ⅱ)에서 획득한 단어들을 집어 넣어 완성된 문장의 대화를 출력하도록 이루어지는 것을 특징으로 하는
   인공지능 챗봇 시스템.

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