대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 답변을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 대화형 유전 프로그래밍을 이용한 문장생성 방법을 제안한다. 이 방법은 문장의 구조를 나타내는 문장계획 트리로 인코딩된 개체를 평가자의 평가를 통해 적응적인 문장을 얻는다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위해 제안하는 방법으로 열차예약 에이전트를 구현한 후, 사용자 평가를 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법이 도메인에 적합한 문장을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
As dialogue systems are widely required, the research on natural language generation in dialogue has raised attention. Contrary to conventional dialogue systems that reply to the user with a set of predefined answers, a newly developed dialogue system generates them dynamically and trains the answers to support more flexible and customized dialogues with humans. This paper proposes an evolutionary method for generating sentences using interactive genetic programming. Sentence plan trees, which stand for the sentence structures, are adopted as the representation of genetic programming. With interactive evolution process with the user, a set of customized sentence structures is obtained. The proposed method applies to a dialogue-based train booking agent and the usability test demonstrates the usefulness of the proposed method.
