표제지
목차
국문초록 9
ABSTRACT 10
제1장 서론 11
1.1. 연구 배경 및 목적 11
1.2. 연구 방법 및 범위 12
1.3. 논문의 구성 12
제2장 관련 연구 13
2.1. 감정 모델 기반 챗봇 기반 기술 13
2.1.1. 감정 모델 13
2.1.2. 챗봇 15
2.1.3. 자연어 처리 21
2.1.4. 감정 분석 25
2.2. 감정 모델 기반 챗봇의 사례 26
제3장 감정 모델 기반 챗봇 30
3.1. 감정 모델 기반 챗봇 설계 30
3.2. 감정 모델 기반 챗봇 구현 36
3.3. 감정 모델 기반 챗봇 테스트 56
3.4. 감정 모델 기반 챗봇 평가 64
제4장 결론 및 향후 연구과제 66
4.1. 결론 66
4.2. 향후 연구과제 67
참고문헌 68
부록 73
[표 2-1] 기술지원 데이터로 학습시킨 사용자와 챗봇간의 대화 19
[표 2-2] 영화 데이터로 학습시킨 사용자와 챗봇간의 대화 20
[표 2-3] 감정을 고려한 ECM의 대화와 감정 고려가 없는 대화 28
[표 3-1] 감정에 따른 아바타 이미지 목록 38
[표 3-2] 추가적인 아바타 이미지 목록 38
[표 3-3] 입력 문장의 의도 분류 44
[표 3-4] 서브 도메인에 따른 의도 분류 47
[표 3-5] 인공 감정 엔진의 메서드 49
[표 3-6] 불용어 처리 예제 55
[표 3-7] 모의 대화 테스트의 예제 58
[표 3-8] 모의 대화 테스트 결과 59
[표 3-9] 감정 모델 기반 챗봇 비교 평가 64
[그림 2-1] 시간의 따른 감정 계층 변화 그래프 13
[그림 2-2] 순환 신경망의 구조 17
[그림 2-3] 시퀀스 투 시퀀스 모델을 사용한 번역 18
[그림 2-4] 시퀀스 투 시퀀스 모델을 사용한 챗봇 19
[그림 2-5] D차원 벡터로 표현된 단어 23
[그림 2-6] Word2vec의 CBOW와 Skip-gram의 구조 24
[그림 2-7] Eliza 챗봇의 사용자 대화 26
[그림 2-8] ECM 구조 29
[그림 3-1] 감정 모델 기반 챗봇 구조 30
[그림 3-2] 감정 모델 기반 챗봇의 대화 처리 순서 31
[그림 3-3] Retrieval 방식의 감정 모델 기반 챗봇 전체 순서도 32
[그림 3-4] 대화 데이터베이스 ERD 34
[그림 3-5] 인공 감정 엔진의 구조 35
[그림 3-6] 챗봇 화면 UI 37
[그림 3-7] 화면 UI 소스 코드 41
[그림 3-8] 의도 분석기의 소스 코드 43
[그림 3-9] 감정 분류기의 소스 코드 46
[그림 3-10] 인공 감정 엔진의 소스 코드 53
[그림 3-11] 불용처 처리 소스 코드 54
[그림 3-12] 긍부정도 분석 소스 코드 56
[그림 3-13] Dialogflow의 Small talk 대화 다운로드 화면 57
[그림 3-14] 대화 데이터 파싱 소스코드 58
[그림 3-15] 한 문장 입력의 시간에 따른 행복 감정 변화 61
[그림 3-16] 한 문장 입력의 시간에 따른 분노 감정 변화 61
[그림 3-17] 한 문장 입력의 시간에 따른 슬픔 감정 변화 62
[그림 3-18] 다수의 문장 입력의 시간에 따른 행복 감정 변화 63
[그림 3-19] 다수의 문장 입력의 시간에 따른 분노 감정 변화 63
[그림 3-20] 다수의 문장 입력의 시간에 따른 슬픔 감정 변화 63