질문에 대한 대답

• 생성 방식

  

  • GPT와 같은 생성 모델을 학습하여 응답 생성
    • 어떠한 상황에서도 적당히 자연스러운 응답
    • 응답 컨트롤 불가
  • 생성의 방식을 다양하게 하기 위해, beam-search, sampling 등의 기법이 사용가능

• 선택 방식

  

  • 일정 후보 풀을 컨트롤하면 응답의 위험성을 제어 가능
  • 이미 발화가 후보인 경우이므로 문법, 유창성 보
  • 후보문장 구성은 2가지로 추릴 수있음
    1. coarse-grained
       • 수 많은 후보들에서 간단하게 소량의 후보를 선택하는 방법
    2. fine-grained
       • 소량의 후보에서 최적의 후보를 선택하는 방법

  논문리뷰

  Find-to-Coarse

  

  BERT-FP

  

  데이터 셋

  스마일게이트: style transfer 데이터 https://github.com/smilegate-ai/korean_smile_style_dataset