이 연구는 사용자의 긍정적 생활 습관 변화를 돕는 대화 시스템 구축을 목표로 한다. 동기부여 면담(Motivational Interviewing)은 사용자의 변화 동기를 이끌어내는 대화 기술로, 효과적인 동기부여 면담 대화 시스템을 구축하기 위해서는 사용자를 효과적으로 동기부여할 수 있는 대화 전략을 학습하는 것이 핵심이다.
연구진은 DIIR(Dialogue Strategy Learning via Inductive Reasoning)이라는 프레임워크를 제안했다. DIIR는 전문가의 동기부여 면담 시연 대화 데이터를 분석하여 자연어 형태의 대화 전략 규칙을 학습하고, 이를 대화 시스템에 적용하여 사용자를 효과적으로 동기부여할 수 있도록 한다.
구체적으로 DIIR는 다음과 같은 과정을 거친다:
이를 통해 DIIR는 전문가 수준의 동기부여 면담 기술을 소수의 시연 대화만으로도 학습할 수 있다. 실험 결과, DIIR 기반 대화 시스템은 기존 방식에 비해 더 협력적이고 권위적이지 않은 반응을 생성하며, 적극적 경청 기술을 더 잘 활용하는 것으로 나타났다.
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