오늘 소개드린 Convlab2는 ACL 2020에 소개된 논문입니다.
What is Convlab2?
ConvLab-2는 연구자가 최첨단 모델로 작업 지향 대화 시스템을 구축하고, end-to-end 평가를 수행하고, 시스템의 약점을 진단할 수 있는 오픈 소스 툴킷입니다. ConvLab이 처음 나오고 나서 ConvLab-2는 더 좋은 성능의 대화 모델을 통합하고 더 많은 데이터 세트를 지원하고 있습니다. 또한 대화 시스템을 진단하는 것을 돕기 위해 분석 도구와 대화형 도구도 지원하는 오픈 소스입니다.
Convlab2의 대화 시스템 파이프라인 구조
ConvLAB에서 파이프 라인 방식으로 대화 시스템을 구성할 때는 네가지 방식이 있습니다. 가장 먼저 NLU와 DST, POL, NLG으 파이프라인으로 구성되어 각각의 모듈 별 모델을 가지고 인풋과 아웃풋을 주고 받는 형식입니다. 하지만 요즘에는 언어이해 단을 DST 모델이 포함하는 경우가 많은 2번째 방식도 많이 사용되고 있습니다. 세번째와 네번째는 폴리시와 생성단이 합쳐진 워드 폴리시 모델로 구성을 할 수 있습니다.
마지막으로는 종단형 방식으로 END-TO-END를 구현하는 방식입니다. input이 들어가면 대응되는 대답이 생성되어 나오는 과정이 통합되어 있는 식이라고 보시면 됩니다.
Convlab2의 논문 링크
https://arxiv.org/abs/2002.04793
Convlab2 설치하기
1) Convlab2 깃허브 들어가기 : https://github.com/thu-coai/ConvLab-2#tutorials
2) 파이썬은 3.6 이상인지 Check 하기!
3) repository Clone 하기
git clone https://github.com/thu-coai/ConvLab-2.git4) pip 통해 Convlab2 라이브러리 설치하기
cd ConvLab-2
pip install -e .
앞으로는 Convlab에 대해 보다 자세하게 알아보는 시리즈를 만들어보고자 합니다.
그리고 각 대화시스템을 구성하는 방식에 따라 문제점을 짚고 새로운 아이디어(지식 DB를 모델 파라미터에 내장하는)논문도 리뷰해보았습니다. (참고할 사람 하세용~~)
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