변형 부 ( 330 ) 는 , 시드 문장 에 포함 된 명사 및 동사 를 변형 하 여 변형 발화 를 자동 으로 생성 하 고 변형 발화 를 랜덤 으로 혼합 할 수 있 다 . 이때 , 명사 나 동사 뿐 만 아니 라 , 각 품사 를 변형 할 수 도 있 다 . 이때 , 변형 부 ( 330 ) 에서 변형 된 변형 발화 와 혼합 될 적어도 하나 의 종류 의 혼합 객체 문장 을 제공 하 는 사전 데이터베이스 ( 400 ) 가 이용 될 수 있 다 . 따라서 , 변형 부 ( 330 ) 는 , 사전 데이터베이스 ( 400 ) 로부터 추출 된 적어도 하나 의 종류 의 혼합 객체 문장 과 , 변형 발화 를 랜덤 으로 혼합 할 수 있 고 , 사전 데이터베이스 ( 400 ) 에 포함 된 적어도 하나 의 품사 로 , 시드 문장 내 의 적어도 하나 의 품사 를 변형 하 여 변형 발화 를 생성 할 수 있 다 . 자연어 는 같 은 의미 를 나타내 는 수많 은 다른 표현 이 존재 할 수 있 다 . 특히 한국어 의 경우 , 문장 내 표현 이 동의어 로 교체 되 는 변화 외 에 도 상대 적 으로 더 자유 로운 어순 변화 와 다양 한 어미 변화 가 가능 하 다 . 따라서 같 은 의미 를 지니 는 다양 한 표현 의 입력 발화 에 대해 적절 한 응답 을 생성 할 수 있 는 능력 은 대화 모델 이 가져야 할 필수 요소 이 므로 , 변형 부 ( 330 ) 는 시드 문장 을 이용 하 여 다양 한 문장 을 생성 하 게 된다 . 이 과정 에서 변형 부 ( 330 ) 는 , 대화 의 스토리 를 인위 적 으로 제거 하 고 , 발화 변형 을 위해 기계 학습 을 위한 정보 만 을 유지 하 게 된다 .