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WO2020138608A1 - Question answering method and apparatus using plurality of chatbots - Google Patents

Question answering method and apparatus using plurality of chatbots Download PDF

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Publication number
WO2020138608A1
WO2020138608A1 PCT/KR2019/007723 KR2019007723W WO2020138608A1 WO 2020138608 A1 WO2020138608 A1 WO 2020138608A1 KR 2019007723 W KR2019007723 W KR 2019007723W WO 2020138608 A1 WO2020138608 A1 WO 2020138608A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
data
query
chatbot
determining
morpheme
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/KR2019/007723
Other languages
French (fr)
Korean (ko)
Inventor
이강희
김두현
박근영
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
University Industry Cooperation Corporation of Konkuk University
Original Assignee
University Industry Cooperation Corporation of Konkuk University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by University Industry Cooperation Corporation of Konkuk University filed Critical University Industry Cooperation Corporation of Konkuk University
Publication of WO2020138608A1 publication Critical patent/WO2020138608A1/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/332Query formulation
    • G06F16/3329Natural language query formulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/3331Query processing
    • G06F16/334Query execution
    • G06F16/3344Query execution using natural language analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/5862Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using texture
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/32Digital ink
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/26Speech to text systems
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/02User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail using automatic reactions or user delegation, e.g. automatic replies or chatbot-generated messages
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition

Definitions

  • the following embodiments relate to a technique for answering a query using a plurality of chatbots.
  • AI artificial intelligence
  • SNS social network service
  • Chatbot is an interactive messenger that AI analyzes the contents of a question and gives an appropriate answer when a user enters a question like chatting through a messenger that was previously used.
  • Leading companies at home and abroad have recently introduced chatbots to customer support services to reduce the number of personnel required to respond to customers, and to improve the quality of customer support services by rapidly responding 24 hours a day.
  • the chatbot service can be used in various areas such as providing public information, ordering food, and providing map information.
  • chatbots are created separately according to each service provided, and each chatbot can provide only a response to a query related to the service.
  • chatbot it may be required to implement a chatbot that provides responses to multiple services in an integrated manner. Implementation of such a chatbot requires a large amount of storage space and network resources, and actual implementation may be difficult.
  • a query response method using a plurality of chat bots includes receiving query data for a user's query through a communication interface; Determining a morpheme included in the query data; And determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information for each of the plurality of chatbots. Transmitting the query data to the determined at least one chatbot; And when receiving a response corresponding to the query data from the determined at least one chatbot, transmitting the received response to the user terminal of the user.
  • the determining of at least one chatbot may include determining a part of speech of the morpheme; Determining a morpheme corresponding to a key part of speech among the morphemes based on a predetermined condition; And determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the determined morpheme corresponding to the core part-of-speech and the tagging information.
  • the determining of at least one chatbot may include generating vector data based on a combination of morphemes corresponding to the core parts of speech; And determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the vector data and the tagging information.
  • Tagging information may be determined based on information on words to which the plurality of chatbots can respond.
  • the determining of at least one chatbot may include calculating a combination of each morpheme included in the vector data and similarity of the words; And determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the similarity.
  • the determined at least one chatbot may remain active, and the remaining chatbots other than the determined at least one chatbot may remain inactive.
  • a query response method using a plurality of chat bots includes receiving query data for a user's query through a communication interface; Determining whether the query data is text data; If the query data is text data, determining a morpheme included in the query data; Determining vector data based on the combination of morphemes; Determining at least one chatbot among the plurality of chatbots by comparing the combination of the morphemes included in the vector data and tagging information for each of the plurality of chatbots; Transmitting the query data to the determined at least one chatbot; And when receiving a response to the query data from the determined at least one chatbot, transmitting the response to the user terminal of the user.
  • the query response method may further include detecting a character from the query data when the query data is image data, and determining the morpheme is based on the detected character.
  • the morphemes to be included can be determined.
  • the detecting of the character may include at least one of adjusting the resolution of the image data, changing the color of the image data to grayscale, and binarizing the image data; And detecting the character based on the result of the execution. How to answer questions using chatbot.
  • the detecting of the character may include detecting a character included in the image data using optical character recognition.
  • the query response method further includes converting the query data to text data when the query data is audio data, and determining the morpheme is based on the query data converted to the text data.
  • a morpheme included in the query data can be determined.
  • Determining vector data may include determining a part-of-speech speech; Determining a morpheme corresponding to a key part of speech among the morphemes; And determining the vector data based on a combination of morphemes corresponding to the key parts of speech.
  • the determining of the at least one chatbot may include calculating a combination of each morpheme included in the vector data and the similarity between words included in the tagging information; And determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the similarity.
  • a query response device using a plurality of chat bots includes a memory and a processor, the memory stores instructions executable by the processor, and the processor via a communication interface Receive query data for a user's query, determine a morpheme included in the query data, and determine at least one chatbot among a plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information for each of the plurality of chatbots And, when transmitting the query data to the determined at least one chatbot, and receiving a response to the query data from the determined at least one chatbot, the response may be transmitted to the user terminal of the user.
  • the processor determines the part-of-speech of the morpheme, determines a morpheme corresponding to a core part-of-speech among the morphemes based on a predetermined condition, and based on the morpheme and the tagging information corresponding to the determined key part-of-speech At least one chatbot among a plurality of chatbots may be determined.
  • the processor generates vector data based on a combination of morphemes corresponding to the core part-of-speech, calculates a similarity of words included in tagging information and a combination of each morpheme included in the vector data, and the Based on the similarity, at least one chatbot among the plurality of chatbots may be determined.
  • the processor when the query data is image data, detects a character from the query data, determines a morpheme included in the detected character, and based on the determined morpheme and the tagging information At least one of the chatbots can be selected.
  • the processor converts the query data into text data when the query data is audio data, determines a morpheme included in the query data, and determines the morpheme included in the query data, based on the converted query data. At least one chatbot among the plurality of chatbots may be determined based on the tagging information.
  • 1 is a view for explaining the operation of the personalized content providing system in an embodiment.
  • FIG. 2 illustrates a network configuration diagram of a question and answer system according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for answering a query according to an embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of a method for answering a query according to an embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing the overall configuration of a query response device according to an embodiment.
  • 1 is a view for explaining the operation of the query response system in an embodiment.
  • the chatbot can analyze the query data for the user's query and provide a response suitable for the query.
  • the chatbot stores a response corresponding to each query in a database, and when receiving a query from a user, the chatbot can search for a response corresponding to the query in the database and provide it to the user.
  • chatbots Since chatbots must store responses to all queries in advance in a database, chatbots can be created for each subject that can provide responses within limited resources.
  • the chatbot 1 121 may be a chatbot that provides a response to a query related to the weather
  • the chatbot n 122 may be a chatbot capable of answering a query related to a map.
  • each chatbot 121 and 122 can provide a response only to a query on a corresponding subject, the type of query that a user can inquire to each chatbot 121 and 122 may be limited. That is, the chatbot 1 121 that provides a response to a query related to the weather cannot provide an appropriate response to a query that queries the address of the library.
  • Extending a responsive subject to allow each chatbot 121, 122 to respond to a variety of subject queries may require large storage space and may require excessive resources for analyzing the query.
  • the question and answer system sets a range of queries that can be answered by each of the chatbots 121 and 122 through the question and answering device 110 that serves as an intermediary between the user and the plurality of chatbots 121 and 122. Without needing to expand, it can provide a means to provide responses to various queries from users.
  • the query response device 110 may select at least one chatbot among the chatbots 121 and 122 according to the content of the user query to provide query data, and provide a response to the query data to the user. For example, when a user inputs query data for today's weather into the query response device 110, the query response device 110 analyzes the query data and provides a chatbot that provides query data with a response to the weather. (121). In addition, when the user inputs a query data for the address of the library to the query response device 110, the query response device 110 is a chatbot n (122) that provides a response to a query related to a map based on the query data Query data.
  • the chatbot selected by the query response device 110 is activated to generate a response to the query data, while the unselected chatbot can remain inactive. Through this, resources (power, network resources, etc.) required in the process of generating a response to the query can be reduced.
  • the query response system does not require additional storage space for additionally storing responses to queries for each chatbot.
  • FIG. 2 illustrates a network configuration diagram of a question and answer system according to an embodiment.
  • the question and answer system may be configured to be connected through the query answering device 210 and a plurality of user terminals 231, 232, 233, and 234 through a communication network 220 such as the Internet.
  • the query response device 210 may be implemented through a web server or a corresponding device.
  • the query response device 210 receives query data from the user terminals 231, 232, 233, and 234 through a communication network such as the Internet, analyzes the query data, and analyzes the query data to provide a plurality of chatbots 240-1, 240-2, ..., Among 240-n), a chatbot capable of providing a response corresponding to the query data is determined, and query data can be provided to the determined chatbot.
  • the chatbot receiving query data can be activated, and the rest of the chatbots can be inactive.
  • the query response device 210 may provide a response to the user terminals 231, 232, 233, and 234 when receiving a response to the query data from the chatbot that provided the query data.
  • the user terminals 231, 232, 233, and 234 are terminals capable of accessing a server through a communication network with a communication function, and any of various electronic devices widely used today by general users such as smartphones, PCs, tablets, and laptops. It may be any one, but may include any communication device not limited thereto.
  • a client program is installed in the user terminals 231, 232, 233, and 234, and may be connected to the query response device 210 through the program.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for answering a query according to an embodiment.
  • the query response device may receive query data for the user's query from the user terminal through the communication interface built in step 310.
  • the query data may be text data generated by a user input through a user terminal, and may include query contents of the user.
  • the query response device may determine a morpheme included in the query data in step 320.
  • the query response device may determine a morpheme included in the query data through a morpheme analysis algorithm.
  • the query response device may determine at least one chatbot to provide query data based on the morpheme determined in step 330 and tagging information for each of the plurality of chatbots.
  • the query response device may determine the part of speech of the morphemes included in the query data, and may determine the morpheme corresponding to the core part of speech among the morphemes based on the predetermined condition.
  • a key part-of-speech may be determined as a verb or noun as a key part-of-speech in determining the meaning of a query corresponding to query data, but the method of determining the key part-of-speech is not limited to this and may differ depending on implementation. have.
  • the query response device may generate vector data corresponding to the query data based on combinations of morphemes corresponding to the key parts of speech. For example, when three key parts of speech are determined, vector data may be generated as data including six combinations of key parts of speech.
  • the query response device may determine at least one chatbot to transmit query data among the plurality of chatbots based on the generated vector data and tagging information for each of the plurality of chatbots.
  • Tagging information is information that identifies each chatbot, and may be generated corresponding to each chatbot. Tagging information may be generated based on information about words that a corresponding chatbot can provide a response to.
  • the chatbot's tagging information that provides a response to a query about the weather can include temperature, precipitation, and sunshine words
  • the chatbot's tagging information that provides a response to a query on the map includes an address, time required And the like.
  • the query response device calculates the similarity between each combination of morphemes included in the vector data corresponding to the query data and each word included in the chatbot's tagging information, and based on the calculated similarity, query data among the plurality of chatbots. You can decide which chatbot to provide. For example, when the vector data for the query data includes six morpheme combinations, the query response device calculates the similarity of the six morpheme combinations with words included in the tagging information of each chatbot, and calculates the similarity. Based on this, at least one chatbot among the plurality of chatbots may be determined.
  • the method of determining the chatbot based on the similarity is to calculate the score for each chatbot based on each similarity calculated between each morphological combination and tagging information included in the vector data, and the chatbot with the highest calculated score is queried. It may be determined by the chatbot to send the data.
  • the method for calculating the chatbot based on the similarity is not limited to this, and may include any modified method for determining the chatbot through the similarity.
  • the query response device may transmit query data to at least one chatbot determined in step 340.
  • a chatbot receiving query data among a plurality of chatbots linked with the query response device may maintain an active state to provide a response to the query data, and the remaining chatbots may maintain an inactive state.
  • the meaning of maintaining the active state may mean a state in which normal power supply is provided for the operation of the chatbot, and a normal level of network resources are provided, and the inactive state is limited in power supply, such as a low power mode, and network resources. May mean a state provided less than a normal operating state.
  • the question and answer system can provide the user with a question and answer service through fewer resources through selective activation of the described chatbot.
  • the query response device when receiving a response to the query data from the chatbot in step 350, may transmit the received response to the user terminal.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of a method for answering a query according to an embodiment.
  • the query response device may receive query data for the user's query through the communication interface in step 410.
  • the query response device may determine whether the query data received in step 420 is text data. When the query data corresponds to text data, the query response device may determine a morpheme included in the query data in step 440.
  • the query response device may perform additional processing on the query data through step 430.
  • the query response device may detect a character from the query data when the query data corresponds to image data.
  • the query response device may perform pre-processing on the query data to detect characters from the query data in the form of image data, and may detect characters from the query data on which the pre-processing has been performed.
  • the query response device may adjust the resolution of the query data and change the color of the query data to grayscale to perform pre-processing for the query data through binarization of the query data.
  • the query response device may detect a character from the query data on which pre-processing has been performed. Specifically, the query response device may detect a character in the query data that has been preprocessed by utilizing an optical character recognition function that converts a character included in the query data into a machine-readable character.
  • the query response device may determine a morpheme included in the query data through step 440 based on the detected character.
  • the query response device may convert the query data into text data, and determine a morpheme included in the query data through step 440 based on the query data converted into text data.
  • the query response device may generate vector data in the query data through step 460.
  • the question and answer device may determine a part-of-speech of the determined morpheme, and may determine morphemes corresponding to a core part-of-speech among morphemes based on a predetermined condition.
  • the question and answer device may generate vector data based on a combination of morphemes corresponding to the key parts of speech.
  • the specific method of generating vector data based on the morpheme corresponding to the core part of speech is the same as the method described through step 330 of FIG. 3.
  • the query response device may determine a chatbot to transmit query data among a plurality of chatbots based on the vector data generated through step 470. Specifically, the query response device calculates the similarity of words included in tagging information for each combination of morphemes and each of the plurality of chatbots included in the vector data, and queries data among the plurality of chatbots based on the calculated similarity. You can decide at least one chatbot to send.
  • the specific method of determining the chatbot based on the calculated similarity is the same as described in step 330 of FIG. 3.
  • a chatbot determined to receive query data may remain active, and other chatbots may remain inactive.
  • the query response device may transmit query data to the chatbot determined through step 480.
  • the query response device when receiving a response to the query data from the chatbot that provided the query data through step 490, may provide the received response to the user terminal.
  • FIG. 5 is a diagram showing the overall configuration of a query response device according to an embodiment.
  • the query response device 500 may include a processor 510, a memory 520, and a communication interface 530. According to an embodiment, the query response device 500 may further include a database 540. The query response device 500 may correspond to the query response device 210 of FIG. 2.
  • the memory 520 may be connected to the processor 510 and store instructions executable by the processor 510, data to be processed by the processor 510, or data processed by the processor 510.
  • Memory 520 includes non-transitory computer-readable media, such as high-speed random access memory and/or non-volatile computer-readable storage media (eg, one or more disk storage devices, flash memory devices, or other non-volatile solid state memory devices). It can contain.
  • the communication interface 530 provides an interface for communicating with an external device (eg, a user terminal).
  • the communication interface 530 may communicate with an external device through a wired or wireless network.
  • the database 540 may store information and data necessary for the query response device 500 to operate.
  • the database 540 may store tagging information for each chatbot, information for determining a morpheme corresponding to a key part of speech among a plurality of morphemes, and the like.
  • the processor 510 executes functions and instructions for execution in the query response device 500 and controls the overall operation of the query response device 500.
  • the processor 510 receives query data for a user's query through a communication interface, determines a morpheme included in the query data, and among the plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information for each of the plurality of chatbots At least one chatbot may be determined as a chatbot to transmit query data, and query data may be transmitted to the determined at least one chatbot.
  • the processor 510 may transmit the received response to the user's user terminal.
  • the processor 510 may perform one or more operations related to the query response device in the query response method described in FIGS. 1 to 4.
  • the processor 510 determines a part-of-speech of the determined morpheme, determines a morpheme corresponding to a core part-of-speech among morphemes based on a predetermined condition, and based on the morpheme and tagging information corresponding to the determined core part-of-speech It is possible to determine at least one chatbot to transmit query data among a plurality of chatbots.
  • the processor 510 generates vector data based on the combination of morphemes corresponding to the key parts of speech, calculates the similarity of words included in tagging information and the combination of each morpheme included in the vector data, and based on the similarity To determine at least one of the plurality of chatbots.
  • the processor 510 detects a character from the query data, determines a morpheme included in the detected text, and determines at least one chatbot among a plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information. You can decide by the chatbot to send the query data.
  • the processor 510 converts the query data into text data, determines a morpheme included in the query data based on the converted query data, and a plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information At least one of the chatbots can be determined as a chatbot to transmit query data.
  • the device described above may be implemented with hardware components, software components, and/or combinations of hardware components and software components.
  • the devices and components described in the embodiments include, for example, processors, controllers, arithmetic logic units (ALUs), digital signal processors (micro signal processors), microcomputers, field programmable gate arrays (FPGAs).
  • a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions may be implemented using one or more general purpose computers or special purpose computers.
  • the processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. Further, the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software.
  • OS operating system
  • the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software.
  • a processing device may be described as one being used, but a person having ordinary skill in the art, the processing device may include a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that may include.
  • the processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller.
  • other processing configurations such as parallel processors, are possible.
  • the software may include a computer program, code, instruction, or a combination of one or more of these, and configure the processing device to operate as desired, or process independently or collectively You can command the device.
  • Software and/or data may be interpreted by a processing device, or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. , Or may be permanently or temporarily embodied in the signal wave being transmitted.
  • the software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium.
  • the computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, or the like alone or in combination.
  • the program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiments or may be known and usable by those skilled in computer software.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic media such as floptical disks. Includes hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • program instructions include high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc., as well as machine language codes produced by a compiler.
  • the hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

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Abstract

A question answering method using a plurality of chatbots can comprise the steps of: receiving question data about a user's question through a communication interface; determining a morpheme included in the question data; determining at least one chatbot from among the plurality of chatbots on the basis of the determined morpheme and tagging information about each of the plurality of chatbots; transmitting the question data to the determined at least one chatbot; and transmitting the received answer to a user terminal of the user when an answer corresponding to the question data is received from the determined at least one chatbot.

Description

복수의 챗봇을 이용한 질의 응답 방법 및 장치Method and device for question and answer using multiple chatbots

아래 실시예들은 복수의 챗봇을 이용하여 질의 응답을 하는 기술에 관한 것이다.The following embodiments relate to a technique for answering a query using a plurality of chatbots.

인공지능(AI) 및 SNS(Social Network Service)의 발달로 기존 메신저를 통해 대화하듯이 정보를 획득할 수 있는 챗봇 서비스가 활발히 도입되고 있다.With the development of artificial intelligence (AI) and social network service (SNS), a chatbot service capable of acquiring information like a conversation through an existing messenger is being actively introduced.

챗봇은 사용자가 기존에 사용하던 메신저를 통해 채팅하듯이 질문을 입력하면, 인공지능이 질문 내용을 분석하여 적절한 해답을 주는 대화형 메신저이다. 최근 국내외 유수 기업들은 고객지원 서비스에 챗봇을 도입해 고객 응대에 필요한 인력을 줄임과 동시에 24시간 빠르게 응답을 처리하여 고객지원 서비스의 품질 향상을 도모하고 있다. 이러한 챗봇 서비스는 공공 정보 제공, 음식 주문, 지도 정보 등 다양한 영역에 사용될 수 있다.Chatbot is an interactive messenger that AI analyzes the contents of a question and gives an appropriate answer when a user enters a question like chatting through a messenger that was previously used. Leading companies at home and abroad have recently introduced chatbots to customer support services to reduce the number of personnel required to respond to customers, and to improve the quality of customer support services by rapidly responding 24 hours a day. The chatbot service can be used in various areas such as providing public information, ordering food, and providing map information.

한편, 챗봇은 각각의 제공되는 서비스에 따라 구별되어 생성되고, 각각의 챗봇은 해당 서비스와 관련된 질의에 대한 응답만을 제공할 수 있다. 챗봇의 보다 효율적인 활용을 위해 통합적으로 복수의 서비스에 대하여 응답을 제공하는 챗봇을 구현하는 것이 요구될 수 있다. 이러한 챗봇의 구현은 대용량의 저장 공간 및 네트워크 리소스가 요구되는 바, 실제적인 구현은 어려움이 뒤따를 수 있다.On the other hand, chatbots are created separately according to each service provided, and each chatbot can provide only a response to a query related to the service. For more efficient use of the chatbot, it may be required to implement a chatbot that provides responses to multiple services in an integrated manner. Implementation of such a chatbot requires a large amount of storage space and network resources, and actual implementation may be difficult.

일 실시예에 따른 복수의 챗봇(chat bot)들을 이용한 질의 응답 방법은 통신 인터페이스를 통해 사용자의 질의에 대한 질의 데이터를 수신하는 단계; 상기 질의 데이터에 포함된 형태소를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 형태소 및 상기 복수의 챗봇들 각각에 대한 태깅 정보(tagging information)에 기초하여 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계; 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇에 상기 질의 데이터를 전송하는 단계; 및 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇으로부터 상기 질의 데이터에 대응하는 응답을 수신하는 경우, 상기 수신한 응답을 상기 사용자의 사용자 단말에 전송하는 단계를 포함할 수 있다.A query response method using a plurality of chat bots according to an embodiment includes receiving query data for a user's query through a communication interface; Determining a morpheme included in the query data; And determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information for each of the plurality of chatbots. Transmitting the query data to the determined at least one chatbot; And when receiving a response corresponding to the query data from the determined at least one chatbot, transmitting the received response to the user terminal of the user.

일 실시예에 따른 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계는 상기 형태소의 품사를 결정하는 단계; 미리 결정된 조건에 기초하여 상기 형태소 중 핵심 품사에 해당하는 형태소를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 핵심 품사에 해당하는 형태소 및 상기 태깅 정보에 기초하여 상기 복수의 챗봇 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The determining of at least one chatbot according to an embodiment may include determining a part of speech of the morpheme; Determining a morpheme corresponding to a key part of speech among the morphemes based on a predetermined condition; And determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the determined morpheme corresponding to the core part-of-speech and the tagging information.

일 실시예에 따른 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계는 상기 핵심 품사에 해당하는 형태소의 조합에 기초하여 벡터 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 벡터 데이터 및 상기 태깅 정보에 기초하여 상기 복수의 챗봇 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The determining of at least one chatbot according to an embodiment may include generating vector data based on a combination of morphemes corresponding to the core parts of speech; And determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the vector data and the tagging information.

일 실시예에 따른 태깅 정보는 상기 복수의 챗봇 응답할 수 있는 단어들에 대한 정보에 기초하여 결정될 수 있다.Tagging information according to an embodiment may be determined based on information on words to which the plurality of chatbots can respond.

일 실시예에 따른 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계는 상기 벡터 데이터에 포함된 각각의 형태소의 조합과 상기 단어들의 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 유사도에 기초하여 상기 복수의 챗봇 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The determining of at least one chatbot according to an embodiment may include calculating a combination of each morpheme included in the vector data and similarity of the words; And determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the similarity.

일 실시예에 따르면, 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇은 활성화 상태를 유지하고, 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇 이외의 나머지 챗봇은 비활성화 상태를 유지할 수 있다. According to an embodiment, the determined at least one chatbot may remain active, and the remaining chatbots other than the determined at least one chatbot may remain inactive.

일 실시예에 따른 복수의 챗봇(chat bot)을 이용한 질의 응답 방법은 통신 인터페이스를 통해 사용자의 질의에 대한 질의 데이터를 수신하는 단계; 상기 질의 데이터가 텍스트 데이터인지 여부를 결정하는 단계; 상기 질의 데이터가 텍스트 데이터인 경우, 상기 질의 데이터에 포함된 형태소를 결정하는 단계; 상기 형태소의 조합에 기초하여 벡터 데이터를 결정하는 단계; 상기 벡터 데이터에 포함된 상기 형태소의 조합과 상기 복수의 챗봇들 각각에 대한 태깅 정보를 비교하여 상기 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계; 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇에 상기 질의 데이터를 전송하는 단계; 및 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇으로부터 상기 질의 데이터에 대한 응답을 수신하는 경우, 상기 응답을 상기 사용자의 사용자 단말에 전송하는 단계를 포함할 수 있다.A query response method using a plurality of chat bots according to an embodiment includes receiving query data for a user's query through a communication interface; Determining whether the query data is text data; If the query data is text data, determining a morpheme included in the query data; Determining vector data based on the combination of morphemes; Determining at least one chatbot among the plurality of chatbots by comparing the combination of the morphemes included in the vector data and tagging information for each of the plurality of chatbots; Transmitting the query data to the determined at least one chatbot; And when receiving a response to the query data from the determined at least one chatbot, transmitting the response to the user terminal of the user.

일 실시예에 따른 질의 응답 방법은 상기 질의 데이터가 이미지 데이터인 경우, 상기 질의 데이터로부터 문자를 검출하는 단계를 더 포함하고, 상기 형태소를 결정하는 단계는 상기 검출된 문자에 기초하여 상기 질의 데이터에 포함되는 형태소를 결정할 수 있다.The query response method according to an embodiment may further include detecting a character from the query data when the query data is image data, and determining the morpheme is based on the detected character. The morphemes to be included can be determined.

일 실시예에 따른 상기 문자를 검출하는 단계는 상기 이미지 데이터의 해상도 조정, 상기 이미지 데이터의 컬러를 회색조로 변경 및 상기 이미지 데이터의 이진화 중 적어도 하나를 수행하는 단계; 및 상기 수행 결과에 기초하여 상기 문자를 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 챗봇을 이용한 질의 응답 방법.The detecting of the character according to an embodiment may include at least one of adjusting the resolution of the image data, changing the color of the image data to grayscale, and binarizing the image data; And detecting the character based on the result of the execution. How to answer questions using chatbot.

일 실시예에 따른 상기 문자를 검출하는 단계는 상기 문자를 검출하는 단계는 광학 문자 인식(Optical Character Recognition)을 이용하여 상기 이미지 데이터에 포함된 문자를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.The detecting of the character according to an embodiment may include detecting a character included in the image data using optical character recognition.

일 실시예에 따른 질의 응답 방법은 상기 질의 데이터가 오디오 데이터인 경우, 상기 질의 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 단계를 더 포함하고, 상기 형태소를 결정하는 단계는 상기 텍스트 데이터로 변환된 질의 데이터에 기초하여, 상기 질의 데이터에 포함되는 형태소를 결정할 수 있다.The query response method according to an embodiment further includes converting the query data to text data when the query data is audio data, and determining the morpheme is based on the query data converted to the text data. Thus, a morpheme included in the query data can be determined.

일 실시예에 따른 벡터 데이터를 결정하는 단계는 상기 형태소의 품사를 결정하는 단계; 상기 형태소 중 핵심 품사에 해당하는 형태소를 결정하는 단계; 상기 핵심 품사에 해당하는 형태소의 조합에 기초하여 상기 벡터 데이터를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.Determining vector data according to an embodiment may include determining a part-of-speech speech; Determining a morpheme corresponding to a key part of speech among the morphemes; And determining the vector data based on a combination of morphemes corresponding to the key parts of speech.

일 실시예에 따른 상기 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계는 상기 벡터 데이터에 포함된 각각의 형태소의 조합과 상기 태깅 정보에 포함된 단어의 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 유사도에 기초하여 상기 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The determining of the at least one chatbot according to an embodiment may include calculating a combination of each morpheme included in the vector data and the similarity between words included in the tagging information; And determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the similarity.

일 실시예에 따른 복수의 챗봇(chat bot)을 이용한 질의 응답 장치는 메모리 및 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션들(instructions)을 저장하고, 상기 프로세서는 통신 인터페이스를 통해 사용자의 질의에 대한 질의 데이터를 수신하고, 상기 질의 데이터에 포함된 형태소를 결정하고, 상기 결정된 형태소 및 상기 복수의 챗봇들 각각에 대한 태깅 정보에 기초하여 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇에 상기 질의 데이터를 전송하고, 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇으로부터 상기 질의 데이터에 대한 응답을 수신하는 경우, 상기 응답을 상기 사용자의 사용자 단말에 전송할 수 있다.A query response device using a plurality of chat bots according to an embodiment includes a memory and a processor, the memory stores instructions executable by the processor, and the processor via a communication interface Receive query data for a user's query, determine a morpheme included in the query data, and determine at least one chatbot among a plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information for each of the plurality of chatbots And, when transmitting the query data to the determined at least one chatbot, and receiving a response to the query data from the determined at least one chatbot, the response may be transmitted to the user terminal of the user.

일 실시예에 따른 프로세서는 상기 형태소의 품사를 결정하고, 미리 결정된 조건에 기초하여 상기 형태소 중 핵심 품사에 해당하는 형태소를 결정하고, 상기 결정된 핵심 품사에 해당하는 형태소 및 상기 태깅 정보에 기초하여 상기 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정할 수 있다.The processor according to an embodiment determines the part-of-speech of the morpheme, determines a morpheme corresponding to a core part-of-speech among the morphemes based on a predetermined condition, and based on the morpheme and the tagging information corresponding to the determined key part-of-speech At least one chatbot among a plurality of chatbots may be determined.

일 실시예에 따른 프로세서는 상기 핵심 품사에 해당하는 형태소의 조합에 기초하여 벡터 데이터를 생성하고, 상기 벡터 데이터에 포함된 각각의 형태소의 조합과 태깅 정보에 포함된 단어들의 유사도를 산출하고, 상기 유사도에 기초하여 상기 복수의 챗봇 중 적어도 하나의 챗봇을 결정할 수 있다.The processor according to an embodiment generates vector data based on a combination of morphemes corresponding to the core part-of-speech, calculates a similarity of words included in tagging information and a combination of each morpheme included in the vector data, and the Based on the similarity, at least one chatbot among the plurality of chatbots may be determined.

일 실시예에 따른 프로세서는 상기 질의 데이터가 이미지 데이터인 경우, 상기 질의 데이터로부터 문자를 검출하고, 상기 검출된 문자에 포함된 형태소를 결정하고, 상기 결정된 형태소 및 상기 태깅 정보에 기초하여 상기 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정할 수 있다.The processor according to an embodiment, when the query data is image data, detects a character from the query data, determines a morpheme included in the detected character, and based on the determined morpheme and the tagging information At least one of the chatbots can be selected.

일 실시예에 따른 프로세서는 상기 질의 데이터가 오디오 데이터인 경우, 상기 질의 데이터를 텍스트 데이터로 변환하고, 상기 변환된 질의 데이터에 기초하여, 상기 질의 데이터에 포함되는 형태소를 결정하고, 상기 결정된 형태소 및 상기 태깅 정보에 기초하여 상기 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정할 수 있다.The processor according to an embodiment converts the query data into text data when the query data is audio data, determines a morpheme included in the query data, and determines the morpheme included in the query data, based on the converted query data. At least one chatbot among the plurality of chatbots may be determined based on the tagging information.

도 1은 일 실시예에 개인화된 콘텐츠 제공 시스템의 동작을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining the operation of the personalized content providing system in an embodiment.

도 2는 일 실시예에 따른 질의 응답 시스템의 네트워크 구성도를 도시한 것이다.2 illustrates a network configuration diagram of a question and answer system according to an embodiment.

도 3은 일 실시예에 따른 질의 응답 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시하는 도면이다.3 is a flowchart illustrating a method for answering a query according to an embodiment.

도 4는 일 실시예에 따른 질의 응답 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시하는 도면이다.4 is a flowchart illustrating an operation of a method for answering a query according to an embodiment.

도 5는 일 실시예에 따른 질의 응답 장치의 전체적인 구성을 도시하는 도면이다.5 is a diagram showing the overall configuration of a query response device according to an embodiment.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, various modifications may be made to the embodiments, and the scope of the patent application right is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all modifications, equivalents, or substitutes for the embodiments are included in the scope of rights.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the examples are for illustrative purposes only and should not be construed as limiting. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this specification, the terms "include" or "have" are intended to indicate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts or combinations thereof described in the specification, one or more other features. It should be understood that the existence or addition possibilities of fields or numbers, steps, operations, components, parts or combinations thereof are not excluded in advance.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person skilled in the art to which the embodiment belongs. Terms, such as those defined in a commonly used dictionary, should be interpreted as having meanings consistent with meanings in the context of related technologies, and should not be interpreted as ideal or excessively formal meanings unless explicitly defined in the present application. Does not.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals are assigned to the same components regardless of reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted. In describing the embodiments, when it is determined that detailed descriptions of related well-known technologies may unnecessarily obscure the subject matter of the embodiments, detailed descriptions thereof will be omitted.

도 1은 일 실시예에 질의 응답 시스템의 동작을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining the operation of the query response system in an embodiment.

챗봇은 사용자의 질의에 대한 질의 데이터를 분석하여 질의에 적합한 응답을 제공할 수 있다. 챗봇은 각각의 질의에 대응되는 응답을 데이터베이스에 저장하고, 사용자로부터 질의를 수신하는 경우, 데이터베이스에서 질의에 대응되는 응답을 검색하여 사용자에게 제공할 수 있다.The chatbot can analyze the query data for the user's query and provide a response suitable for the query. The chatbot stores a response corresponding to each query in a database, and when receiving a query from a user, the chatbot can search for a response corresponding to the query in the database and provide it to the user.

챗봇은 모든 질의에 대한 응답을 데이터베이스에 미리 저장해야 하기 때문에, 한정된 자원 내에서 챗봇은 응답을 제공할 수 있는 주제 별로 생성될 수 있다. 예를 들어, 챗봇 1(121)은 날씨와 관련된 질의에 대한 응답을 제공하는 챗봇일 수 있고, 챗봇 n(122)는 지도 관련 질의에 응답할 수 있는 챗봇일 수 있다.Since chatbots must store responses to all queries in advance in a database, chatbots can be created for each subject that can provide responses within limited resources. For example, the chatbot 1 121 may be a chatbot that provides a response to a query related to the weather, and the chatbot n 122 may be a chatbot capable of answering a query related to a map.

각각의 챗봇(121, 122)은 대응되는 주제에 대한 질의에만 응답을 제공할 수 있으므로, 사용자가 각각의 챗봇(121, 122)에 문의할 수 있는 질의의 종류는 제한적일 수 있다. 즉, 날씨와 관련된 질의에 응답을 제공하는 챗봇 1(121)은 도서관의 주소를 문의하는 질의에는 적절한 응답을 제공할 수 없다.Since each chatbot 121 and 122 can provide a response only to a query on a corresponding subject, the type of query that a user can inquire to each chatbot 121 and 122 may be limited. That is, the chatbot 1 121 that provides a response to a query related to the weather cannot provide an appropriate response to a query that queries the address of the library.

각각의 챗봇(121, 122)이 다양한 주제의 질의에 대해 응답할 수 있도록 응답 가능한 주제를 확장하는 것은 큰 저장 공간을 요구될 수 있고, 질의를 분석하는 과정에 대해서도 과도한 리소스가 요구될 수 있다.Extending a responsive subject to allow each chatbot 121, 122 to respond to a variety of subject queries may require large storage space and may require excessive resources for analyzing the query.

일 실시예에 따른 질의 응답 시스템은 사용자와 복수의 챗봇들(121, 122) 사이의 중개 역할을 하는 질의 응답 장치(110)를 통해, 각각의 챗봇(121, 122)의 응답 가능한 질의의 범위를 확장할 필요 없이, 사용자의 다양한 질의에 대한 응답을 제공할 수 있는 수단을 제공할 수 있다.The question and answer system according to an embodiment sets a range of queries that can be answered by each of the chatbots 121 and 122 through the question and answering device 110 that serves as an intermediary between the user and the plurality of chatbots 121 and 122. Without needing to expand, it can provide a means to provide responses to various queries from users.

질의 응답 장치(110)는 사용자 질의의 내용에 따라 챗봇들(121, 122)를 중 적어도 하나의 챗봇을 선택하여 질의 데이터를 제공하고, 질의 데이터에 대한 응답을 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 오늘 날씨에 대한 질의 데이터를 질의 응답 장치(110)에 입력하는 경우, 질의 응답 장치(110)는 질의 데이터에 대한 분석을 통해, 질의 데이터를 날씨에 대한 응답을 제공하는 챗봇(121)에 제공할 수 있다. 또한, 사용자가 도서관의 주소에 대한 질의 제이터를 질의 응답 장치(110)에 입력하는 경우, 질의 응답 장치(110)는 질의 데이터에 기초하여 지도 관련 문의에 대한 응답을 제공하는 챗봇 n(122)에 질의 데이터를 제공할 수 있다.The query response device 110 may select at least one chatbot among the chatbots 121 and 122 according to the content of the user query to provide query data, and provide a response to the query data to the user. For example, when a user inputs query data for today's weather into the query response device 110, the query response device 110 analyzes the query data and provides a chatbot that provides query data with a response to the weather. (121). In addition, when the user inputs a query data for the address of the library to the query response device 110, the query response device 110 is a chatbot n (122) that provides a response to a query related to a map based on the query data Query data.

질의 응답 장치(110)에 의해 선택된 챗봇은 활성화되어 질의 데이터에 대한 응답을 생성하는 동시에, 선택되지 않은 챗봇은 비활성화 상태를 유지할 수 있다. 이를 통해 질의에 대한 응답을 생성하는 과정에서 요구되는 리소스(전력, 네트워크 리소스 등)를 줄일 수 있다. The chatbot selected by the query response device 110 is activated to generate a response to the query data, while the unselected chatbot can remain inactive. Through this, resources (power, network resources, etc.) required in the process of generating a response to the query can be reduced.

또한, 각각의 챗봇에 대하여 응답 가능한 질의의 범위를 확장하지 않으므로, 질의 응답 시스템은 각각의 챗봇에 대해 질의에 대한 응답을 추가적으로 저장하기 위한 추가 저장 공간을 요구하지 않는다.In addition, since the range of queries that can be answered for each chatbot is not extended, the query response system does not require additional storage space for additionally storing responses to queries for each chatbot.

질의 응답 장치가 복수의 챗봇을 이용하여 질의에 대한 응답을 제공하는 구체적인 방식은 이하 첨부되는 도면을 통해 보다 상세히 설명된다.A specific method of providing a response to a query using a plurality of chatbots by the query response device will be described in more detail through the accompanying drawings.

도 2는 일 실시예에 따른 질의 응답 시스템의 네트워크 구성도를 도시한 것이다.2 illustrates a network configuration diagram of a question and answer system according to an embodiment.

도 2에서 도시된 바와 같이, 질의 응답 시스템은 질의 응답 장치(210) 및 복수의 사용자 단말(231, 232, 233, 234)과 인터넷 등의 통신망(220)을 통하여 연결된 구성일 수 있다. 질의 응답 장치(210)는 웹서버(Web Server) 또는 이에 상응하는 장치를 통해 구현될 수 있다. 질의 응답 장치(210)는 인터넷 등의 통신망을 통하여 사용자 단말(231, 232, 233, 234)로부터 질의 데이터를 수신하고, 질의 데이터를 분석하여 복수의 챗봇(240-1, 240-2, …, 240-n) 중 질의 데이터에 대응하는 응답을 제공할 수 있는 챗봇을 결정하고, 결정된 챗봇에 질의 데이터를 제공할 수 있다. 이 과정에서 질의 데이터를 제공받는 챗봇은 활성화될 수 있고, 나머지 챗봇은 비활성화 상태를 유지할 수 있다. 질의 응답 장치(210)는 질의 데이터를 제공한 챗봇으로부터 질의 데이터에 대한 응답을 수신하는 경우 응답을 사용자 단말(231, 232, 233, 234)에 제공할 수 있다.As shown in FIG. 2, the question and answer system may be configured to be connected through the query answering device 210 and a plurality of user terminals 231, 232, 233, and 234 through a communication network 220 such as the Internet. The query response device 210 may be implemented through a web server or a corresponding device. The query response device 210 receives query data from the user terminals 231, 232, 233, and 234 through a communication network such as the Internet, analyzes the query data, and analyzes the query data to provide a plurality of chatbots 240-1, 240-2, ..., Among 240-n), a chatbot capable of providing a response corresponding to the query data is determined, and query data can be provided to the determined chatbot. In this process, the chatbot receiving query data can be activated, and the rest of the chatbots can be inactive. The query response device 210 may provide a response to the user terminals 231, 232, 233, and 234 when receiving a response to the query data from the chatbot that provided the query data.

사용자 단말(231, 232, 233, 234)은 통신 기능을 구비하여 통신망을 통하여 서버에 접속할 수 있는 단말기로서, 스마트폰, PC, 태블릿, 노트북 등 오늘날 일반 사용자들에게 널리 보급된 다양한 전자기기 중의 어느 하나일 수 있지만 이에 한정되지 않는 임의의 통신기기를 포함할 수 있다. 사용자 단말(231, 232, 233, 234)에는 클라이언트 프로그램(client program)이 설치되고, 상기 프로그램을 통하여 질의 응답 장치(210)에 접속될 수 있다.The user terminals 231, 232, 233, and 234 are terminals capable of accessing a server through a communication network with a communication function, and any of various electronic devices widely used today by general users such as smartphones, PCs, tablets, and laptops. It may be any one, but may include any communication device not limited thereto. A client program is installed in the user terminals 231, 232, 233, and 234, and may be connected to the query response device 210 through the program.

도 3은 일 실시예에 따른 질의 응답 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시하는 도면이다.3 is a flowchart illustrating a method for answering a query according to an embodiment.

일 실시예에 따르면, 질의 응답 장치는 단계(310)에서 내장된 통신 인터페이스를 통해 사용자 단말로부터 사용자의 질의에 대한 질의 데이터를 수신할 수 있다. 질의 데이터는 사용자가 사용자 단말을 통해 사용자 입력을 통해 생성되는 텍스트 형태의 데이터일 수 있고, 사용자의 질의 내용을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the query response device may receive query data for the user's query from the user terminal through the communication interface built in step 310. The query data may be text data generated by a user input through a user terminal, and may include query contents of the user.

일 실시예에 따르면, 질의 응답 장치는 단계(320)에서 질의 데이터에 포함된 형태소를 결정할 수 있다. 질의 응답 장치는 형태소 분석 알고리즘을 통해 질의 데이터에 포함된 형태소를 결정할 수 있다. According to an embodiment, the query response device may determine a morpheme included in the query data in step 320. The query response device may determine a morpheme included in the query data through a morpheme analysis algorithm.

일 실시예에 따르면, 질의 응답 장치는 단계(330)에서 결정된 형태소 및 복수의 챗봇들 각각에 대한 태깅 정보에 기초하여 질의 데이터를 제공할 적어도 하나의 챗봇을 결정할 수 있다.According to an embodiment, the query response device may determine at least one chatbot to provide query data based on the morpheme determined in step 330 and tagging information for each of the plurality of chatbots.

질의 응답 장치는 질의 데이터에 포함된 형태소들의 품사를 결정하고, 미리 결정된 조건에 기초하여 형태소들 중 핵심 품사에 해당하는 형태소를 결정할 수 있다. 예를 들어, 핵심 품사는 질의 데이터에 대응되는 질의의 의미를 결정하는 데에 핵심적인 품사로 동사, 명사 등으로 결정될 수 있으나, 핵심 품사를 결정하는 방식은 이에 한정되지 않고 구현에 따라 상이할 수 있다.The query response device may determine the part of speech of the morphemes included in the query data, and may determine the morpheme corresponding to the core part of speech among the morphemes based on the predetermined condition. For example, a key part-of-speech may be determined as a verb or noun as a key part-of-speech in determining the meaning of a query corresponding to query data, but the method of determining the key part-of-speech is not limited to this and may differ depending on implementation. have.

질의 응답 장치는 핵심 품사에 해당하는 형태소의 조합들에 기초하여 질의 데이터에 대응하는 벡터 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 핵심 품사가 3개로 결정되는 경우, 벡터 데이터는 핵심 품사의 조합인 6가지의 조합을 포함하는 데이터로 생성될 수 있다.The query response device may generate vector data corresponding to the query data based on combinations of morphemes corresponding to the key parts of speech. For example, when three key parts of speech are determined, vector data may be generated as data including six combinations of key parts of speech.

질의 응답 장치는 생성된 벡터 데이터 및 복수의 챗봇 각각에 대한 태깅 정보(tagging information)에 기초하여 복수의 챗봇 중 질의 데이터를 전송할 적어도 하나의 챗봇을 결정할 수 있다.The query response device may determine at least one chatbot to transmit query data among the plurality of chatbots based on the generated vector data and tagging information for each of the plurality of chatbots.

태깅 정보는 각각의 챗봇을 식별하는 정보로써, 각각의 챗봇에 대응하여 생성될 수 있다. 태깅 정보는 대응되는 챗봇이 응답을 제공할 수 있는 단어들에 대한 정보에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 날씨에 대한 질의에 응답을 제공하는 챗봇의 태깅 정보는 기온, 강수량, 일조량의 단어 등을 포함할 수 있고, 지도에 대한 질의에 응답을 제공하는 챗봇의 태깅 정보는 주소, 소요 시간 등의 단어를 포함할 수 있다.Tagging information is information that identifies each chatbot, and may be generated corresponding to each chatbot. Tagging information may be generated based on information about words that a corresponding chatbot can provide a response to. For example, the chatbot's tagging information that provides a response to a query about the weather can include temperature, precipitation, and sunshine words, and the chatbot's tagging information that provides a response to a query on the map includes an address, time required And the like.

질의 응답 장치는 질의 데이터에 대응되는 벡터 데이터에 포함되는 각각의 형태소의 조합과 챗봇의 태깅 정보에 포함된 각각의 단어의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도에 기초하여 복수의 챗봇들 중 질의 데이터를 제공할 챗봇을 결정할 수 있다. 예를 들어, 질의 응답 장치는 질의 데이터에 대한 벡터 데이터에 6개의 형태소 조합이 포함된 경우, 6개의 형태소 조합을 각각의 챗봇들의 태깅 정보에 포함된 단어들과 유사도를 산출하고, 산출된 유사도에 기초하여 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정할 수 있다. 유사도에 기초하여 챗봇을 결정하는 방식은 벡터 데이터에 포함된 각각의 형태소 조합과 태깅 정보 사이에 산출된 각각의 유사도에 기초하여 각각의 챗봇 별 스코어를 산출하고, 산출된 스코어가 가장 높은 챗봇이 질의 데이터를 전송할 챗봇으로 결정하는 것일 수 있다. 유사도에 기초하여 챗봇을 산출하는 방식은 이에 한정되지 않고, 유사도를 통해 챗봇을 결정하는 임의의 변형된 방식을 포함할 수 있다.The query response device calculates the similarity between each combination of morphemes included in the vector data corresponding to the query data and each word included in the chatbot's tagging information, and based on the calculated similarity, query data among the plurality of chatbots. You can decide which chatbot to provide. For example, when the vector data for the query data includes six morpheme combinations, the query response device calculates the similarity of the six morpheme combinations with words included in the tagging information of each chatbot, and calculates the similarity. Based on this, at least one chatbot among the plurality of chatbots may be determined. The method of determining the chatbot based on the similarity is to calculate the score for each chatbot based on each similarity calculated between each morphological combination and tagging information included in the vector data, and the chatbot with the highest calculated score is queried. It may be determined by the chatbot to send the data. The method for calculating the chatbot based on the similarity is not limited to this, and may include any modified method for determining the chatbot through the similarity.

일 실시예에 따르면, 질의 응답 장치는 단계(340)에서 결정된 적어도 하나의 챗봇에 질의 데이터를 전송할 수 있다.According to an embodiment, the query response device may transmit query data to at least one chatbot determined in step 340.

질의 응답 장치와 연동된 복수의 챗봇들 중 질의 데이터를 제공받는 챗봇은 질의 데이터에 대한 응답을 제공하기 위하여 활성화 상태를 유지할 수 있고, 나머지 챗봇은 비활성화 상태를 유지할 수 있다. 활성화 상태를 유지한다는 것의 의미는 챗봇의 동작을 위해 정상적인 전력 공급이 이루어지고, 정상적인 수준의 네트워크 리소스가 제공되는 상태를 의미할 수 있고, 비활성화 상태는 저전력 모드 등과 같이 전력 공급이 제한되고, 네트워크 리소스는 정상 동작 상태보다 적게 제공되는 상태를 의미할 수 있다. 질의 응답 시스템은 설명된 챗봇의 선택적 활성화를 통해 보다 적은 자원을 통해 질의 응답 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.A chatbot receiving query data among a plurality of chatbots linked with the query response device may maintain an active state to provide a response to the query data, and the remaining chatbots may maintain an inactive state. The meaning of maintaining the active state may mean a state in which normal power supply is provided for the operation of the chatbot, and a normal level of network resources are provided, and the inactive state is limited in power supply, such as a low power mode, and network resources. May mean a state provided less than a normal operating state. The question and answer system can provide the user with a question and answer service through fewer resources through selective activation of the described chatbot.

일 실시예에 따르면, 질의 응답 장치는 단계(350)에서 챗봇으로부터 질의 데이터에 대한 응답을 수신하는 경우, 수신한 응답을 사용자 단말에 전송할 수 있다.According to one embodiment, when receiving a response to the query data from the chatbot in step 350, the query response device may transmit the received response to the user terminal.

도 4는 일 실시예에 따른 질의 응답 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시하는 도면이다.4 is a flowchart illustrating an operation of a method for answering a query according to an embodiment.

일 실시예에 따르면, 질의 응답 장치는 단계(410)에서 통신 인터페이스를 통해 사용자의 질의에 대한 질의 데이터를 수신할 수 있다.According to an embodiment, the query response device may receive query data for the user's query through the communication interface in step 410.

질의 응답 장치는 단계(420)에서 수신한 질의 데이터가 텍스트 데이터인지 여부를 결정할 수 있다. 질의 데이터가 텍스트 데이터에 해당하는 경우, 질의 응답 장치는 단계(440)에서 질의 데이터에 포함된 형태소를 결정할 수 있다.The query response device may determine whether the query data received in step 420 is text data. When the query data corresponds to text data, the query response device may determine a morpheme included in the query data in step 440.

단계(420)에서 질의 데이터가 텍스트 데이터가 아닌 것으로 결정된 경우, 질의 응답 장치는 단계(430)를 통해 질의 데이터에 대한 추가 프로세싱을 수행할 수 있다. 질의 응답 장치는 질의 데이터가 이미지 데이터에 해당하는 경우, 질의 데이터로부터 문자를 검출할 수 있다. 질의 응답 장치는 이미지 데이터 형태의 질의 데이터로부터 문자를 검출하기 위하여 질의 데이터에 대해 전처리를 수행하고, 전처리가 수행된 질의 데이터로부터 문자를 검출할 수 있다. 질의 응답 장치는 질의 데이터의 해상도를 조정하고, 질의 데이터의 컬러를 회색조로 변경하여 질의 데이터의 이진화를 통해 질의 데이터에 대한 전처리를 수행할 수 있다. 질의 응답 장치는 전처리가 수행된 질의 데이터에서 문자를 검출할 수 있다. 구체적으로, 질의 응답 장치는 질의 데이터에 포함된 문자를 기계가 읽을 수 있는 문자로 변환하는 광학 문자 인식(Optical Character Recognition) 기능을 활용하여 전처리가 수행된 질의 데이터에서 문자를 검출할 수 있다.If it is determined in step 420 that the query data is not text data, the query response device may perform additional processing on the query data through step 430. The query response device may detect a character from the query data when the query data corresponds to image data. The query response device may perform pre-processing on the query data to detect characters from the query data in the form of image data, and may detect characters from the query data on which the pre-processing has been performed. The query response device may adjust the resolution of the query data and change the color of the query data to grayscale to perform pre-processing for the query data through binarization of the query data. The query response device may detect a character from the query data on which pre-processing has been performed. Specifically, the query response device may detect a character in the query data that has been preprocessed by utilizing an optical character recognition function that converts a character included in the query data into a machine-readable character.

질의 응답 장치는 검출된 문자에 기초하여 단계(440)를 통해 질의 데이터에 포함되는 형태소를 결정할 수 있다.The query response device may determine a morpheme included in the query data through step 440 based on the detected character.

질의 응답 장치는 질의 데이터가 오디오 데이터에 해당하는 경우, 질의 데이터를 텍스트 데이터로 변환하고, 텍스트 데이터로 변환된 질의 데이터에 기초하여 단계(440)를 통해 질의 데이터에 포함되는 형태소를 결정할 수 있다.When the query data corresponds to audio data, the query response device may convert the query data into text data, and determine a morpheme included in the query data through step 440 based on the query data converted into text data.

단계(440)를 통해 질의 데이터에 포함된 형태소가 결정되는 경우, 질의 응답 장치는 단계(460)를 통해 질의 데이터에 벡터 데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 질의 응답 장치는 결정된 형태소의 품사를 결정하고, 미리 결정된 조건에 기초하여 형태소 중 핵심 품사에 해당하는 형태소들을 결정할 수 있다. 질의 응답 장치는 핵심 품사에 해당하는 형태소들의 조합에 기초하여 벡터 데이터를 생성할 수 있다. 핵심 품사에 해당하는 형태소에 기초하여 벡터 데이터를 생성하는 구체적인 방식은 도 3의 단계(330)을 통해 설명한 방식과 동일하다.When the morpheme included in the query data is determined through step 440, the query response device may generate vector data in the query data through step 460. Specifically, the question and answer device may determine a part-of-speech of the determined morpheme, and may determine morphemes corresponding to a core part-of-speech among morphemes based on a predetermined condition. The question and answer device may generate vector data based on a combination of morphemes corresponding to the key parts of speech. The specific method of generating vector data based on the morpheme corresponding to the core part of speech is the same as the method described through step 330 of FIG. 3.

질의 응답 장치는 단계(470)을 통해 생성된 벡터 데이터에 기초하여 복수의 챗봇들 중 질의 데이터를 전송할 챗봇을 결정할 수 있다. 구체적으로, 질의 응답 장치는 벡터 데이터에 포함된 각각의 형태소의 조합과 복수의 챗봇 각각에 대한 태깅 정보에 포함된 단어의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도에 기초하여 복수의 챗봇들 중 질의 데이터를 전송할 적어도 하나의 챗봇을 결정할 수 있다. 산출된 유사도에 기초하여 챗봇을 결정하는 구체적인 방식은 도 3의 단계(330)에서 설명된 내용과 동일하다.The query response device may determine a chatbot to transmit query data among a plurality of chatbots based on the vector data generated through step 470. Specifically, the query response device calculates the similarity of words included in tagging information for each combination of morphemes and each of the plurality of chatbots included in the vector data, and queries data among the plurality of chatbots based on the calculated similarity. You can decide at least one chatbot to send. The specific method of determining the chatbot based on the calculated similarity is the same as described in step 330 of FIG. 3.

질의 데이터를 제공 받는 것으로 결정된 챗봇은 활성화 상태를 유지할 수 있고, 그 이외의 나머지 챗봇들은 비활성화 상태를 유지할 수 있다.A chatbot determined to receive query data may remain active, and other chatbots may remain inactive.

일 실시예에 따르면, 질의 응답 장치는 단계(480)를 통해 결정된 챗봇에 질의 데이터를 전송할 수 있다. According to an embodiment, the query response device may transmit query data to the chatbot determined through step 480.

일 실시예에 따르면, 질의 응답 장치는 단계(490)을 통해 질의 데이터를 제공한 챗봇으로부터 질의 데이터에 대한 응답을 수신하는 경우, 수신한 응답을 사용자 단말에 제공할 수 있다.According to an embodiment, when receiving a response to the query data from the chatbot that provided the query data through step 490, the query response device may provide the received response to the user terminal.

도 5는 일 실시예에 따른 질의 응답 장치의 전체적인 구성을 도시하는 도면이다.5 is a diagram showing the overall configuration of a query response device according to an embodiment.

도 5를 참조하면, 질의 응답 장치(500)는 프로세서(510), 메모리(520) 및 통신 인터페이스(530)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 질의 응답 장치(500)는 데이터베이스(540)를 더 포함할 수도 있다. 질의 응답 장치(500)는 도 2의 질의 응답 장치(210)에 대응될 수 있다.Referring to FIG. 5, the query response device 500 may include a processor 510, a memory 520, and a communication interface 530. According to an embodiment, the query response device 500 may further include a database 540. The query response device 500 may correspond to the query response device 210 of FIG. 2.

메모리(520)는 프로세서(510)에 연결되고, 프로세서(510)에 의해 실행가능한 인스트럭션들, 프로세서(510)가 연산할 데이터 또는 프로세서(510)에 의해 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(520)는 비일시적인 컴퓨터 판독가능 매체, 예컨대 고속 랜덤 액세스 메모리 및/또는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예컨대, 하나 이상의 디스크 저장 장치, 플래쉬 메모리 장치, 또는 기타 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 장치)를 포함할 수 있다.The memory 520 may be connected to the processor 510 and store instructions executable by the processor 510, data to be processed by the processor 510, or data processed by the processor 510. Memory 520 includes non-transitory computer-readable media, such as high-speed random access memory and/or non-volatile computer-readable storage media (eg, one or more disk storage devices, flash memory devices, or other non-volatile solid state memory devices). It can contain.

통신 인터페이스(530)는 외부 장치(예를 들어, 사용자 단말)와 통신하기 위한 인터페이스를 제공한다. 통신 인터페이스(530)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 외부 장치와 통신할 수 있다.The communication interface 530 provides an interface for communicating with an external device (eg, a user terminal). The communication interface 530 may communicate with an external device through a wired or wireless network.

데이터베이스(540)는 질의 응답 장치(500)가 동작하는데 필요한 정보 및 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(540)는 각각의 챗봇에 대한 태깅 정보, 복수의 형태소 중 핵심 품사에 해당하는 형태소를 결정하기 위한 정보 등을 저장할 수 있다.The database 540 may store information and data necessary for the query response device 500 to operate. For example, the database 540 may store tagging information for each chatbot, information for determining a morpheme corresponding to a key part of speech among a plurality of morphemes, and the like.

프로세서(510)는 질의 응답 장치(500) 내에서 실행하기 위한 기능 및 인스트럭션들을 실행하고, 질의 응답 장치(500)의 전체적인 동작을 제어한다. 프로세서(510)는 통신 인터페이스를 통해 사용자의 질의에 대한 질의 데이터를 수신하고, 질의 데이터에 포함된 형태소를 결정하고, 결정된 형태소 및 복수의 챗봇들 각각에 대한 태깅 정보에 기초하여 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 질의 데이터를 전송할 챗봇으로 결정하고, 결정된 적어도 하나의 챗봇에 질의 데이터를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(510)은 결정된 적어도 하나의 챗봇으로부터 질의 데이터에 대한 응답을 수신하는 경우, 수신한 응답을 사용자의 사용자 단말에 전송할 수 있다.The processor 510 executes functions and instructions for execution in the query response device 500 and controls the overall operation of the query response device 500. The processor 510 receives query data for a user's query through a communication interface, determines a morpheme included in the query data, and among the plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information for each of the plurality of chatbots At least one chatbot may be determined as a chatbot to transmit query data, and query data may be transmitted to the determined at least one chatbot. In addition, when receiving a response to the query data from the determined at least one chatbot, the processor 510 may transmit the received response to the user's user terminal.

프로세서(510)는 도 1 내지 도 4에서 설명된 질의 응답 방법에서 질의 응답 장치와 관련된 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다.The processor 510 may perform one or more operations related to the query response device in the query response method described in FIGS. 1 to 4.

일 실시예에 따르면, 프로세서(510)는 결정된 형태소의 품사를 결정하고, 미리 결정된 조건에 기초하여 형태소 중 핵심 품사에 해당하는 형태소를 결정하고, 결정된 핵심 품사에 해당하는 형태소 및 태깅 정보에 기초하여 복수의 챗봇들 중 질의 데이터를 전송할 적어도 하나의 챗봇을 결정할 수 있다.According to an embodiment, the processor 510 determines a part-of-speech of the determined morpheme, determines a morpheme corresponding to a core part-of-speech among morphemes based on a predetermined condition, and based on the morpheme and tagging information corresponding to the determined core part-of-speech It is possible to determine at least one chatbot to transmit query data among a plurality of chatbots.

또한, 프로세서(510)는 핵심 품사에 해당하는 형태소의 조합에 기초하여 벡터 데이터를 생성하고, 벡터 데이터에 포함된 각각의 형태소의 조합과 태깅 정보에 포함된 단어들의 유사도를 산출하고, 유사도에 기초하여 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정할 수 있다. In addition, the processor 510 generates vector data based on the combination of morphemes corresponding to the key parts of speech, calculates the similarity of words included in tagging information and the combination of each morpheme included in the vector data, and based on the similarity To determine at least one of the plurality of chatbots.

프로세서(510)는 질의 데이터가 이미지 데이터인 경우, 질의 데이터로부터 문자를 검출하고, 검출된 문자에 포함된 형태소를 결정하고, 결정된 형태소 및 태깅 정보에 기초하여 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 질의 데이터를 전송할 챗봇으로 결정할 수 있다.When the query data is image data, the processor 510 detects a character from the query data, determines a morpheme included in the detected text, and determines at least one chatbot among a plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information. You can decide by the chatbot to send the query data.

프로세서(510)는 질의 데이터가 오디오 데이터인 경우 질의 데이터를 텍스트 데이터로 변환하고, 변환된 질의 데이터에 기초하여, 질의 데이터에 포함되는 형태소를 결정하고, 결정된 형태소 및 태깅 정보에 기초하여 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 질의 데이터를 전송할 챗봇으로 결정할 수 있다.When the query data is audio data, the processor 510 converts the query data into text data, determines a morpheme included in the query data based on the converted query data, and a plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information At least one of the chatbots can be determined as a chatbot to transmit query data.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The device described above may be implemented with hardware components, software components, and/or combinations of hardware components and software components. For example, the devices and components described in the embodiments include, for example, processors, controllers, arithmetic logic units (ALUs), digital signal processors (micro signal processors), microcomputers, field programmable gate arrays (FPGAs). , A programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, may be implemented using one or more general purpose computers or special purpose computers. The processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. Further, the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software. For convenience of understanding, a processing device may be described as one being used, but a person having ordinary skill in the art, the processing device may include a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. In addition, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instruction, or a combination of one or more of these, and configure the processing device to operate as desired, or process independently or collectively You can command the device. Software and/or data may be interpreted by a processing device, or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. , Or may be permanently or temporarily embodied in the signal wave being transmitted. The software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, or the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiments or may be known and usable by those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic media such as floptical disks. Includes hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc., as well as machine language codes produced by a compiler. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described by a limited embodiment and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or the components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form from the described method, or other components Alternatively, proper results can be achieved even if replaced or substituted by equivalents.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims (19)

복수의 챗봇(chat bot)들을 이용한 질의 응답 방법에 있어서,In the question and answer method using a plurality of chat bots (chat bots), 통신 인터페이스를 통해 사용자의 질의에 대한 질의 데이터를 수신하는 단계;Receiving query data for a user's query through a communication interface; 상기 질의 데이터에 포함된 형태소를 결정하는 단계;Determining a morpheme included in the query data; 상기 결정된 형태소 및 상기 복수의 챗봇들 각각에 대한 태깅 정보(tagging information)에 기초하여 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계;Determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information for each of the plurality of chatbots; 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇에 상기 질의 데이터를 전송하는 단계; 및Transmitting the query data to the determined at least one chatbot; And 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇으로부터 상기 질의 데이터에 대응하는 응답을 수신하는 경우, 상기 수신한 응답을 상기 사용자의 사용자 단말에 전송하는 단계When receiving a response corresponding to the query data from the determined at least one chatbot, transmitting the received response to the user terminal of the user 를 포함하는, 질의 응답 방법.Including, question and answer method. 제1항에 있어서,According to claim 1, 상기 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계는,Determining the at least one chatbot, 상기 형태소의 품사를 결정하는 단계;Determining a part of speech of the morpheme; 미리 결정된 조건에 기초하여 상기 형태소 중 핵심 품사에 해당하는 형태소를 결정하는 단계; 및Determining a morpheme corresponding to a core part of speech among the morphemes based on a predetermined condition; And 상기 결정된 핵심 품사에 해당하는 형태소 및 상기 태깅 정보에 기초하여 상기 복수의 챗봇 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계Determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the morpheme corresponding to the determined core part-of-speech and the tagging information. 를 포함하는, 질의 응답 방법.Including, question and answer method. 제2항에 있어서,According to claim 2, 상기 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계는,Determining the at least one chatbot, 상기 핵심 품사에 해당하는 형태소의 조합에 기초하여 벡터 데이터를 생성하는 단계; 및Generating vector data based on a combination of morphemes corresponding to the core parts of speech; And 상기 벡터 데이터 및 상기 태깅 정보에 기초하여 상기 복수의 챗봇 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계Determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the vector data and the tagging information 를 포함하는, 질의 응답 방법.Including, question and answer method. 제3항에 있어서,According to claim 3, 상기 태깅 정보는,The tagging information, 상기 복수의 챗봇 응답할 수 있는 단어들에 대한 정보에 기초하여 결정되는, 질의 응답 방법.The plurality of chatbots is determined based on information about words that can respond, a question and answer method. 제4항에 있어서,According to claim 4, 상기 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계는,Determining the at least one chatbot, 상기 벡터 데이터에 포함된 각각의 형태소의 조합과 상기 단어들의 유사도를 산출하는 단계; 및Calculating a combination of each morpheme included in the vector data and similarity of the words; And 상기 유사도에 기초하여 상기 복수의 챗봇 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계Determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the similarity 를 포함하는, 질의 응답 방법.Including, question and answer method. 제1항에 있어서,According to claim 1, 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇은 활성화 상태를 유지하고,The determined at least one chatbot remains active, 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇 이외의 나머지 챗봇은 비활성화 상태를 유지하는, 질의 응답 방법.A method of answering a query, wherein the remaining chatbots other than the determined at least one chatbot remain inactive. 복수의 챗봇(chat bot)을 이용한 질의 응답 방법에 있어서,In the question and answer method using a plurality of chat bot (chat bot), 통신 인터페이스를 통해 사용자의 질의에 대한 질의 데이터를 수신하는 단계;Receiving query data for a user's query through a communication interface; 상기 질의 데이터가 텍스트 데이터인지 여부를 결정하는 단계;Determining whether the query data is text data; 상기 질의 데이터가 텍스트 데이터인 경우, 상기 질의 데이터에 포함된 형태소를 결정하는 단계;If the query data is text data, determining a morpheme included in the query data; 상기 형태소의 조합에 기초하여 벡터 데이터를 결정하는 단계;Determining vector data based on the combination of morphemes; 상기 벡터 데이터에 포함된 상기 형태소의 조합과 상기 복수의 챗봇들 각각에 대한 태깅 정보를 비교하여 상기 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계;Determining at least one chatbot among the plurality of chatbots by comparing the combination of the morphemes included in the vector data and tagging information for each of the plurality of chatbots; 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇에 상기 질의 데이터를 전송하는 단계; 및Transmitting the query data to the determined at least one chatbot; And 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇으로부터 상기 질의 데이터에 대한 응답을 수신하는 경우, 상기 응답을 상기 사용자의 사용자 단말에 전송하는 단계When receiving a response to the query data from the determined at least one chatbot, transmitting the response to the user terminal of the user 를 포함하는, 질의 응답 방법.Including, question and answer method. 제7항에 있어서,The method of claim 7, 상기 질의 데이터가 이미지 데이터인 경우,When the query data is image data, 상기 질의 데이터로부터 문자를 검출하는 단계Detecting a character from the query data 를 더 포함하고,Further comprising, 상기 형태소를 결정하는 단계는,The step of determining the morpheme, 상기 검출된 문자에 기초하여 상기 질의 데이터에 포함되는 형태소를 결정하는, 질의 응답 방법.A query response method for determining a morpheme included in the query data based on the detected character. 제8항에 있어서,The method of claim 8, 상기 문자를 검출하는 단계는,The step of detecting the character, 상기 이미지 데이터의 해상도 조정, 상기 이미지 데이터의 컬러를 회색조로 변경 및 상기 이미지 데이터의 이진화 중 적어도 하나를 수행하는 단계; 및Adjusting the resolution of the image data, changing the color of the image data to grayscale, and performing at least one of binarization of the image data; And 상기 수행 결과에 기초하여 상기 문자를 검출하는 단계Detecting the character based on the performance result 를 포함하는, 질의 응답 방법.Including, question and answer method. 제8항에 있어서,The method of claim 8, 상기 문자를 검출하는 단계는,The step of detecting the character, 광학 문자 인식(Optical Character Recognition)을 이용하여 상기 이미지 데이터에 포함된 문자를 검출하는 단계Detecting a character included in the image data using optical character recognition 를 포함하는, 질의 응답 방법.Including, question and answer method. 제7항에 있어서,The method of claim 7, 상기 질의 데이터가 오디오 데이터인 경우,When the query data is audio data, 상기 질의 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 단계Converting the query data into text data 를 더 포함하고,Further comprising, 상기 형태소를 결정하는 단계는,The step of determining the morpheme, 상기 텍스트 데이터로 변환된 질의 데이터에 기초하여, 상기 질의 데이터에 포함되는 형태소를 결정하는, 질의 응답 방법.A query response method for determining a morpheme included in the query data based on the query data converted to the text data. 제7항에 있어서,The method of claim 7, 상기 벡터 데이터를 결정하는 단계는,Determining the vector data, 상기 형태소의 품사를 결정하는 단계;Determining a part of speech of the morpheme; 상기 형태소 중 핵심 품사에 해당하는 형태소를 결정하는 단계;Determining a morpheme corresponding to a key part of speech among the morphemes; 상기 핵심 품사에 해당하는 형태소의 조합에 기초하여 상기 벡터 데이터를 결정하는 단계Determining the vector data based on a combination of morphemes corresponding to the core parts of speech 를 포함하는, 질의 응답 방법.Including, question and answer method. 제12항에 있어서,The method of claim 12, 상기 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계는,Determining the at least one chatbot, 상기 벡터 데이터에 포함된 각각의 형태소의 조합과 상기 태깅 정보에 포함된 단어의 유사도를 산출하는 단계; 및Calculating a similarity between a combination of each morpheme included in the vector data and a word included in the tagging information; And 상기 유사도에 기초하여 상기 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는 단계Determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the similarity 를 포함하는, 질의 응답 방법.Including, question and answer method. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium recording a program for executing the method of any one of claims 1 to 13 in a computer. 복수의 챗봇(chat bot)을 이용한 질의 응답 장치에 있어서,In the question and answer device using a plurality of chat bot (chat bot), 메모리 및 프로세서를 포함하고,Including memory and processors, 상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션들(instructions)을 저장하고,The memory stores instructions executable by the processor, 상기 프로세서는,The processor, 통신 인터페이스를 통해 사용자의 질의에 대한 질의 데이터를 수신하고,Receive query data for user queries through a communication interface, 상기 질의 데이터에 포함된 형태소를 결정하고,Determine the morpheme included in the query data, 상기 결정된 형태소 및 상기 복수의 챗봇들 각각에 대한 태깅 정보에 기초하여 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하고,Determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the determined morpheme and tagging information for each of the plurality of chatbots, 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇에 상기 질의 데이터를 전송하고,Transmitting the query data to the determined at least one chatbot, 상기 결정된 적어도 하나의 챗봇으로부터 상기 질의 데이터에 대한 응답을 수신하는 경우, 상기 응답을 상기 사용자의 사용자 단말에 전송하는, 질의 응답 장치.When receiving a response to the query data from the determined at least one chatbot, the query response device transmits the response to the user terminal of the user. 제15항에 있어서,The method of claim 15, 상기 프로세서는,The processor, 상기 형태소의 품사를 결정하고,Determine the part of speech of the morpheme, 미리 결정된 조건에 기초하여 상기 형태소 중 핵심 품사에 해당하는 형태소를 결정하고,A morpheme corresponding to a key part of speech among the morphemes is determined based on predetermined conditions, 상기 결정된 핵심 품사에 해당하는 형태소 및 상기 태깅 정보에 기초하여 상기 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는, 질의 응답 장치.A query response device for determining at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the morpheme corresponding to the determined core part-of-speech and the tagging information. 제15항에 있어서,The method of claim 15, 상기 프로세서는,The processor, 상기 핵심 품사에 해당하는 형태소의 조합에 기초하여 벡터 데이터를 생성하고,Vector data is generated based on a combination of morphemes corresponding to the core parts of speech, 상기 벡터 데이터에 포함된 각각의 형태소의 조합과 태깅 정보에 포함된 단어들의 유사도를 산출하고,The combination of each morpheme included in the vector data and the similarity of words included in tagging information are calculated, 상기 유사도에 기초하여 상기 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는, 질의 응답 장치.And determine at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the similarity. 제15항에 있어서,The method of claim 15, 상기 프로세서는,The processor, 상기 질의 데이터가 이미지 데이터인 경우,When the query data is image data, 상기 질의 데이터로부터 문자를 검출하고,Characters are detected from the query data, 상기 검출된 문자에 포함된 형태소를 결정하고,The morpheme included in the detected character is determined, 상기 결정된 형태소 및 상기 태깅 정보에 기초하여 상기 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는, 질의 응답 장치.And determine at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the determined morpheme and the tagging information. 제15항에 있어서,The method of claim 15, 상기 프로세서는,The processor, 상기 질의 데이터가 오디오 데이터인 경우,When the query data is audio data, 상기 질의 데이터를 텍스트 데이터로 변환하고,Convert the query data to text data, 상기 변환된 질의 데이터에 기초하여, 상기 질의 데이터에 포함되는 형태소를 결정하고,A morpheme included in the query data is determined based on the converted query data, 상기 결정된 형태소 및 상기 태깅 정보에 기초하여 상기 복수의 챗봇들 중 적어도 하나의 챗봇을 결정하는, 질의 응답 장치.And determine at least one chatbot among the plurality of chatbots based on the determined morpheme and the tagging information.
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