[논문 리뷰] An Ontology-Based Dialogue Management System for Banking and Finance Dialogue Systems

Duygu Altinok|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 13.

Natural Language Processing Techniques참고 문헌 2인용 수 27

한 줄 요약

이 논문은 금융 및 은행 분야 챗봇을 위한 온톨로지 기반 대화 관리 시스템인 OntoDM을 제안한다. 이 시스템은 도메인 특화 온톨로지를 활용하여 대화 상태를 유지하고, 대명사 해석을 수행하며, 금융 상품과 실체에 대한 구조화된 지식을 통해 대화를 이끌어낸다. 온톨로지를 지식 기반과 대화 제어 메커니즘으로 통합함으로써, 독일어를 사용하는 은행 애플리케이션에서 맥락 추적과 대화 기억 기능을 향상시켰지만, 아직 정량적 메트릭스는 보고되지 않았다.

ABSTRACT

Keeping the dialogue state in dialogue systems is a notoriously difficult task. We introduce an ontology-based dialogue manage(OntoDM), a dialogue manager that keeps the state of the conversation, provides a basis for anaphora resolution and drives the conversation via domain ontologies. The banking and finance area promises great potential for disambiguating the context via a rich set of products and specificity of proper nouns, named entities and verbs. We used ontologies both as a knowledge base and a basis for the dialogue manager; the knowledge base component and dialogue manager components coalesce in a sense. Domain knowledge is used to track Entities of Interest, i.e. nodes (classes) of the ontology which happen to be products and services. In this way we also introduced conversation memory and attention in a sense. We finely blended linguistic methods, domain-driven keyword ranking and domain ontologies to create ways of domain-driven conversation. Proposed framework is used in our in-house German language banking and finance chatbots. General challenges of German language processing and finance-banking domain chatbot language models and lexicons are also introduced. This work is still in progress, hence no success metrics have been introduced yet.

연구 동기 및 목표

• 은행 및 금융 챗봇에서 정확한 대화 상태를 유지하는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 도메인 특화 온톨로지를 활용하여 맥락 이해와 대명사 해석을 향상시키기 위해.
• 금융 도메인 애플리케이션을 위한 통합 프레임워크로 대화 관리와 지식 표현을 통합하기 위해.
• 금융 온톨로지의 구조화된 실체 추적을 통해 대화 기억 기능과 주의 메커니즘을 지원하기 위해.
• 독일어 언어 및 도메인 특화 도전 과제를 해결하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 도메인 온톨로지를 핵심 지식 기반으로 사용하며, 금융 상품, 서비스, 실체를 클래스와 관계로 모델링한다.
• 대화 상태는 금융 상품과 서비스에 해당하는 온톨로지의 노드(실체)를 추적하여 유지한다.
• 대명사 해석은 맥락과 의미 유사도를 기반으로 프로노우와 참조어를 특정 온톨로지 노드에 매핑함으로써 가능해진다.
• 언어 분석과 키워드 순위 매기기 방법을 온톨로지 탐색과 결합하여 대화 흐름과 의도 인식을 이끈다.
• 대화 관리와 지식 표현을 통합함으로써, 사용자 입력에 따라 대화 상태를 동적으로 업데이트할 수 있도록 한다.
• 시스템은 독일어 자연어 처리 및 금융 어휘에 특화된 과제를 해결하기 위해 내부적으로 개발된 독일어 챗봇에서 구현 및 테스트되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 도메인 온톨로지를 활용하여 은행 및 금융 챗봇에서 대화 상태를 효과적으로 유지할 수 있는가?
• RQ2 온톨로지는 금융 대화에서 대명사 해석과 맥락 추적에 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ3 언어적 방법과 도메인 특화 키워드 순위 매기기 방법을 온톨로지와 어떻게 융합하여 대화 관리를 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 온톨로지 기반 대화 시스템을 독일어 금융 응용에 적용할 때 발생하는 과제는 무엇인가?
• RQ5 구조화된 도메인 지식을 사용하여 어떻게 대화 기억 기능과 주의 메커니즘을 모델링할 수 있는가?

주요 결과

• OntoDM 프레임워크는 도메인 온톨로지를 통합 기반으로 사용하여 대화 관리와 지식 표현을 성공적으로 통합하였다.
• 시스템은 금융 상품과 서비스를 온톨로지 내의 일급 실체로 모델링함으로써 효과적인 대화 상태 추적을 가능하게 하였다.
• 대명사 해석은 프로노우와 참조어를 특정 온톨로지 노드에 의미 기반으로 매핑함으로써 향상되었다.
• 프레임워크는 대화 전환에 걸쳐 관심 있는 실체에 대한 지속적인 참조를 유지함으로써 대화 기억을 지원한다.
• 시스템은 독일어 처리 및 금융 도메인 어휘에 특화된 과제를 해결하였지만, 정량적 성공 메트릭스는 보고되지 않았다.