인공지능 을 이용 한 기계 학습 ( machine - learning ) 기반 의 한국어 대화 시스템 의 이용 방법 이 제공 된다 . 상기 시스템 의 수 집부 가 , 대화 데이터 를 수집 한다 . 상기 시스템 의 전처 리부 가 , 상기 수집 된 대화 데이터 를 심층 신경망 ( deep neural network ) 에 입력 할 수 있 는 상태 로 형태소 별 로 나누 어 벡터 화 하 여 전처리 한다 . 상기 시스템 의 학습 부 가 , 상기 전처리 된 형태소 별 데이터 의 신경 표상 ( neural representation ) 을 학습 한다 . 상기 시스템 의 이해 부 가 , 상기 대화 데이터 의 입력 대화 와 출력 대화 의 연관 성 및 각각 의 의미 지식 ( semantic knowledge ) 을 이해 하 도록 기계 학습 한다 . 상기 시스템 의 인코더 가 , 사용자 로부터 대화 를 건네 받 으면 , 상기 사용 자 의 대화 를 형태소 별 로 벡터 화 하 여 이해 및 분석 한다 . 상기 인코더 는 제 1 순환 신경망 ( RNN ; Recurrent Neural Network ) 이 다 . 상기 시스템 의 디코더 가 , 상기 입력 대화 에 대한 대답 을 생성 한다 . 상기 디코더 는 상기 인코더 에서 생성 된 벡터 를 형태소 별 로 디 코딩 하 여 상기 대답 을 생 성 및 출력 하 는 제 2 순환 신경망 이 다 . 상기 제 1 순환 신경망 및 상기 제 2 순환 신경망 은 LSTM ( Long - Short Term Memory ) 일 수 있 다 .