본 발명에 따르는 단어자질을 강화한 음성 대화 방법은, 다수의 문장으로 구성되는 질의 응답 말뭉치를 입력받아 다수의 문장 각각에 대해 단어들로 구성되는 제1메타 데이터를 생성하는 단계; 상기 다수의 문장 각각에 대한 제1메타 데이터를 입력받아, 상기 제1메타 데이터의 단어들 각각에 대해 제1임베딩 벡터를 부가하여 제1단어벡터들을 생성하고, 상기 제1단어벡터들을 양방향 LSTM 처리하여 제1문장 임베딩 정보를 생성하고, 상기 제1메타 데이터의 단어들 각각에 대해 제2임베딩 벡터를 부가하여 제2단어벡터들을 생성하고, 상기 제2단어벡터들을 양방향 LSTM 처리하여 제2문장 임베딩 정보를 생성하는 단계; 질문 문장에 대해 단어들로 구성되는 제2메타 데이터를 생성하고, 상기 제2메타 데이터의 단어들 각각에 대해 제3임베딩 벡터를 부가하여 제3단어벡터들을 생성하고, 상기 제3단어벡터들을 양방향 LSTM 처리하여 질문문장 임베딩 정보를 생성하는 단계; 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제1문장 임베딩 정보와 상기 질문문장 임베딩 정보를 입력받아, 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제1문장 임베딩 정보와 상기 질문 임베딩 정보 사이의 관련성을 나타내는 제1정보를 생성하는 단계; 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제1정보와 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제2문장 임베딩 정보의 웨이티드 썸을 이행하여 제2정보를 생성하는 단계; 상기 다수의 문장들 각각에 대해 제2정보와 상기 질문정보를 가산하여 제3정보를 출력하는 단계; 및 상기 제3정보를 통해 상기 다수의 문장과 질문정보 사이의 확률을 산출하고, 가장 높은 확률을 가진 문장을 답변 문장으로 예측하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Provided is a voice conversation method using a bi-directional LSTM (Bi-LSTM) memory network. The voice conversation method includes steps of: performing bi-directional LSTM processing on history sentences to generate first sentence embedding and second sentence embedding; performing bi-directional LSTM processing on a question sentence to generate question sentence embedding; inputting the first sentence embedding and the question sentence embedding to an input memory of a memory network and inputting the second sentence embedding into an output memory of the memory network; generating a weight matrix representing relevance between the first sentence embedding of the input memory and the question sentence embedding, performing weighted sum of the weight matrix and the second sentence embedding of the output memory to generate output information, adding the output information and the question sentence embedding to obtain prediction information, and outputting the prediction information; and selecting an answer sentence by using the prediction information.