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Identifying Social Relationships using Text Analysis for Social Chatbots
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Jeonghun Kim (Kyung Hee University)
Ohbyung Kwon (Kyung Hee University)
Vol. 24, No. 4, Page: 85 ~ 110
10.13088/jiis.2018.24.4.085
Keywords
Social Chatbot, Relationship Awareness, Text Analysis, Privacy Protection
Abstract
A chatbot is an interactive assistant that utilizes many communication modes: voice, images, video, or text. It is an artificial intelligence-based application that responds to users’ needs or solves problems during user-friendly conversation. However, the current version of the chatbot is focused on understanding and performing tasks requested by the user; its ability to generate personalized conversation suitable for relationship-building is limited.Recognizing the need to build a relationship and making suitable conversation is more important for social chatbots who require social skills similar to those of problem-solving chatbots like the intelligent personal assistant. The purpose of this study is to propose a text analysis method that evaluates relationships between chatbots and users based on content input by the user and adapted to the communication situation, enabling the chatbot to conduct suitable conversations. To evaluate the performance of this method, we examined learning and verified the results using actual SNS conversation records. The results of the analysis will aid in implementation of the social chatbot, as this method yields excellent results even when the private profile information of the user is excluded for privacy reasons.
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소셜챗봇 구축에 필요한 관계성 추론을 위한텍스트마이닝 방법
김정훈 (경희대학교)
권오병 (경희대학교)
Keywords
소셜챗봇, 관계성인식 텍스트분석, 개인정보보호
Abstract
챗봇은 음성, 이미지, 비디오 또는 텍스트와 같은 다양한 매채를 이용하여 대화가 가능한 대화형 어시스턴트이자 인공지능을 기반으로 사용자의 질문에 답하거나 문제를 해결할 수 있는 사용자 친화적프로그램이다. 하지만 현재 챗봇은 사용자가 요청한 작업을 정확하게 수행하는 기술적측면에 초점이맞추어져 있으며, 개인화된 대화로 사용자와 챗봇간의 관계성 구축에는 제한적이어서 일부 사례에도불구하고 소셜챗봇이 되기에는 미흡한 상태이다. 만약 인간의 사회성을 나타내는 특징 중 하나인 관계성을 챗봇이 인식하여 알맞게 대화를 하여 문제를 해결할 수 있다면, 개인화된 대화를 할 수 있을 뿐만아니라 인간과 유사한 대화를 할 수 있을 것이다. 본 연구의 목적은 사용자가 입력한 내용을 기반으로챗봇과 사용자 간의 관계성을 추론하고 대화 상황에 맞게 대화 상대가 적절한 대화를 수행 할 수 있는텍스트 분석 방법을 제안하는 것이다. 본 연구의 실험 및 평가를 하기 위하여 실제 SNS대화 내용을사용하였다. 분석결과 개인정보 보호를 위해 사용자의 개인 프로필 정보가 제외된 방법에서도 우수한결과를 나타내어 소셜 챗봇에 적합한 방법으로 검증되었다.
Cite this article
JIIS Style
Kim, J., and O. Kwon, "Identifying Social Relationships using Text Analysis for Social Chatbots", Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 24, No. 4 (2018), 85~110.

IEEE Style
Jeonghun Kim, and Ohbyung Kwon, "Identifying Social Relationships using Text Analysis for Social Chatbots", Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 24, no. 4, pp. 85~110, 2018.

ACM Style
Kim, J., and Kwon, O., 2018. Identifying Social Relationships using Text Analysis for Social Chatbots. Journal of Intelligence and Information Systems. 24, 4, 85--110.
Export Formats : BiBTeX, EndNote

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@article{Kim:JIIS:2018:751,
author = {Kim, Jeonghun and Kwon, Ohbyung},
title = {Identifying Social Relationships using Text Analysis for Social Chatbots},
journal = {Journal of Intelligence and Information Systems},
issue_date = {December 2018},
volume = {24},
number = {4},
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year = {2018},
issn = {2288-4866},
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doi = {10.13088/jiis.2018.24.4.085},
publisher = {Korea Intelligent Information System Society},
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