과거 대화 정보를 사용한 개인화된 키워드 추출

본 논문에서는 대화에서 그래프 기반 키워드를 추출하는 방법을 제안한다. 대화의 특성상 길이가 짧고, 생략이 많아 키워드 간의 연결 정도를 판단하기 쉽지 않다. 그래서 기존의 문서를 대상으로 키워드를 추출하는 방법만으로는 적절한 성능을 보여주지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인의 과거 대화 정보를 활용한다. 과거 대화 정보는 시간의 흐름이 반영된 현재 대화가 이뤄지기 전 말하고 듣는 것을 지칭하며, 이를 활용함으로써 개인화된 키워드를 발견할 수 있게 도와준다. 제안하는 방법은 과거 대화를 단순하게 저장하고 사용하는 것이 아니라 과거 대화 당시, 키워드들과 그들 간의 관계로 과거대화 정보를 구성한다. 다음으로 과거에 구축된 정보들은 시간의 흐름에 따라 정보가 변하므로 이를 반영하도록 시간 흐름에 따른 키워드 관계들을 업데이트 한다. 현재 대화가 주어지면 구축된 과거 대화 정보를 활용하여 키워드를 추출한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 비교 모델보다 현재 대화를 잘 반영한 키워드를 추출함을 보인다.