상대방 화자의 상태 문맥을 파악해 대화에서 화자의 감정을 인식하는 RNN 모델

Abstract

감정 분석은 인공지능 분야에서 지속적으로 관심을 받고 있는 주제이다. 본 연구에서는 RNN모델을 통해 대화 내에서 발화를 통해 나타나는 특정 화자의 감정을 분석하고 파악한다. 대화(dialogue)에는 화자(speaker)를 두 가지 문맥 정보가 있는데, 하나는 해당 화자의 문맥 정보(self-dependency)이고 다른 하나는 해당화자와 상대방 화자 간의 문맥 정보(inter-speaker dependency)이다. 특히, 상대방 화자의 상태 문맥 정보가 현재 화자의 감정에 끼칠 수 있는 영향(inter-speaker dependency)을 고려하여 감정을 분석한다. 이를 위해, 기존의 DialogueRNN 모델에서 상대방의 상태 문맥을 파악할 수 있는 GRU(Gated Recurrent Unit) Cell을 하나 추가한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델이 기존의 DialogueRNN 모델 및 3가지 변형 모델과 비교했을 때, 더 높은 성능을 보였다.