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다자간 대화(MPC, Multi-Party Conversation)는 대화 시스템 분야 중 하나로, 주어진 다자간 대화에서 '누가' '누구에게' '무엇을' 말하는지를 분석하는 분야이다[7]-[9]. MPC의 선행 연구를 분석한 Jia-Chen Gu의 연구에서는 MPC의 영역을 크게 대화 맥락 모델링과 대화 요소 모델링의 영역으로 구분하였다[10]. 대화 맥락은 담화 구분과 정보의 흐름 등을 나타낼 방식을 연구하는 영역이며, 대화 요소 모델링은 발화자(Speaker)와 발화 대상자(Addressee), 그리고 발화(Utterance)를 모델링하는 영역이다. 선형 모델로 나타낼 수 없는 다자 간 대화 속 복잡성은 딥러닝의 발전과 함께 본격적인 연구가 시작되었다.

B. Lee and Y. S. Choi[11]은 이후로 다자 간 대화를 시각적 흐름(Graphical flow)으로 나타내려는 시도가 있었으며, Z. Shi and M. Huang[12]은 예측 기반 신경망 모델을 이용해 담화를 나타냈다. Wang은 별도의 예측 구조가 없는 엣지(Edge) 중심의 그래프 신경망 모델로 각 발화 쌍 간 정보를 단계별로 업데이트하는 모델을 제시해 2021년 SOTA(State Of The Art)를 차지하였다[13].

발화자 예측 모델은 크게 발화자를 알고 있을 때와 모르고 있을 때의 두 경우로 나뉘어 모델이 개발됐으며, 전자의 SOTA 모델은 2021년 출판된 논문의 BERT[14] 기반 MPC-BERT[15]모델이며, 후자의 SOTA 모델은 2019년 개발된 모델로 word2vec과 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 단어 수준의 임베딩을 만든 후 다수의 LSTM(Long Short-Term Memory) 층을 거쳐 문맥을 이해하는 AC-SVM 모델[16]이다. 이 중 MPC-BERT는 인풋에 대해 토큰 임베딩, 세그먼트 임베딩, 위치 임베딩 외 'speaker embedding'을 추가해 훈련한다. 그 결과물로 얻은 임베딩에 대해 비선형 함수 및 정규화를 거친 뒤, 'Reply-to Utterance Recognition', 'Identical Speaker Searching'과 'Pointer Consistency Distinction'에 대한 예측을 수행한다. 성능 평가는 발화문마다 발화자와 발화 대상자의 주석이 달린 두 개의 IRC 벤치마크 데이터셋에 대해 발화 대상자 인식(Addressee recognition), 발화자 인식(Speaker identification), 그리고 특정 발화에 대한 대답 선택(Response selection)을 얼마나 잘 예측하였는지에 대한 평가로 이루어졌다. MPC-BERT의 제안 모델은 텍스트에서 발화자를 인식하는 우리의 목적에 부합하나, 대상 문장의 길이가 길어질수록 그 정확도가 급격히 하락한다는 점에서 부적격하다고 판단하였다.

또 다른 발화자 구분 모델은 중국어 소설 World of Plainness을 데이터로 하여 발화자를 예측한 CSN-SAPR(Candidate Scoring Network-Speaker Alternation Pattern Based Revision)[17] 모델이다. CSN(Candidate Scoring Network)은 특정 발화문의 발화자 이름은 발화문 주변에서 1회 이상 언급될 것이라고 가정하며, 발화문마다 주변을 스캔하여 발화자 후보군을 구하고 후보별로 점수를 계산해 최종 발화자를 특정하는 방법이다. 이러한 시도는 78.5%의 정확성을 보였다. 그러나 하나의 소설로 학습/검증/테스트 데이터셋을 모두 구성하여 평가하였기 때문에, 과적합 문제와 범용성을 확신할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 베이스라인 모델로 이 CSN 모델을 선택하였고, 입력 형태와 학습 방법을 변경하여 한글 소설에 적용하는 동시에 60개의 소설을 학습 데이터로 활용하여 다양한 뉘앙스를 학습할 수 있게 한다.

자연어 처리(Natural language processing) 분야는 문맥을 고려하는 언어 모델의 개발을 목적으로 연구되었다. 단어 수준 임베딩에서 나아가 Bi-LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)으로 양방향 문맥을 고려한 ELMo(Embeddings from Language Models) 모델 개발 이후 주목받은 문장 수준 임베딩 방식은 Transformer의 개발로 새로운 패러다임에 접어들었다. Transformer 모델은 RNN(Recurrent Neural Network) 방식이나 CNN(ConVolutional Neural Network) 방식과 달리, 순환적 코드를 기반으로 하지 않으면서 Attention을 통해 텍스트 내 맥락을 매 순간 고려한다. BERT는 Transformer의 인코더 구조를 이용한 모델로, Auto Encoding 방식으로 mask 토큰을 예측하며 학습한다. BERT는 레이블이 존재하지 않는 텍스트 데이터에 MLM(Masked Language Model), NSP(Next Sentence Prediction) 기법을 활용한 비지도 학습을 통해 강력한 언어 표현을 생성한다[14].

klue-roberta-large는 RoBERTa 모델을 한국어 KLUE 데이터셋으로 학습시킨 BERT 모델의 일종이다. RoBERTa란 BERT의 학습 과정에서 NSP 학습을 제거하고, 동적 마스킹을 사용하는 등 학습 방식에 변화를 주어 성능을 향상한 모델이다[18]. KLUE(Korean Language Understanding Evaluation) 벤치마크는 한국어 자연어 이해 벤치마크로 토픽 분류 (TC, Topic Classification), 의미 유사도 (STS, Semantic Textual Similarity), 자연어 추론 (NLI, Natural Language Inference), 개체명 인식 (NER, Named Entity Recognition), 관계 추출 (RE, Relation Extraction), 의존 구문 분석 (DP, Dependency Parsing), 기계 독해 (MRC, Machine Reading Comprehension), 대화 상태 추적 (DST, Dialogue State Tracking)의 총 8개의 태스크에 대해 평가할 수 있는 데이터셋으로 구성되어 있다[19]. 본 논문에서는 RoBERTa(klue-base_large)에 포털 웹소설 데이터를 추가로 학습시켜 미세 조정(Fine-tuning)을 진행하였다.

개체명 인식은 비정형 텍스트에서 인명, 단체, 장소, 시간 등 미리 정의된 분류에 속하는 정보를 추출하는 기술로 자연어 처리의 영역 중 하나이다. 분류 방식은 NER 모델마다 다른 기준을 적용한다. 일반적으로 NER 모델이 추출 대상으로 하는 개체명은 크게 이름, 시간, 수량 표현으로 구성되며, 각 개체명은 실세계에서 유일한 개체를 표현하는 이름 혹은 이름을 대신할 수 있는 표현이다. 최근에는 딥러닝 모델 기반 개체명 인식을 주로 사용한다[20].

본 연구는 한국해양대학교에서 제공하는 NER 모델을[21] 사용하였다. 이 모델은 맥락을 고려해야 하기에 문맥 기반 방식인 BERT를 기반으로 개체명을 인식한다[22]. 사용한 모델은 총 23,964개의 문장으로부터 최장 일치를 원칙으로 하여 10 종류의 주석으로 개체명을 구분하였다. 개체의 범주는 크게 개체이름, 시간 표현, 수량 표현으로 구분하였으며, 세부 범주는 인물(PER), 기관(ORG), 지명(LOC), 기타(POH), 날짜(DAT), 시간(TIM), 기간(DUR), 통화(MNY), 비율(PNT), 기타 수량 표현(NOH)이 있다. 이 중 인명, 지명, 기관명과 날짜, 시간을 사용할 정보로 추출하였고 실제로 본 논문에서 활용된 것은 인명, 지명, 날짜, 시간이다. 인명은 텍스트 내의 발화자 후보군을 구성하는 데 사용하였다. 지명과 날짜 그리고 시간은 최종 결과물에 장면별로 장소와 시간을 나타내기 위해 사용되었다.

학습용 데이터는 다양한 장르로 구성된 포털 웹소설 총 66개의 작품을 수집하였다. 이 중, 등장인물의 수가 100명 이상이거나, 작품 특성상 발화자의 이름 언급이 적어 발화자 구분이 어려운 경우를 제외하고 63편을 선정하였다. 포털에 서비스 중인 웹소설은 크게 두 개의 장르(로맨스/로맨스 판타지)로 나눌 수 있다. 수집한 작품 중 60편의 작품은 학습 및 검증용으로 활용하였다. 또한 정확성 평가를 위한 테스트 데이터셋으로, 랜덤으로 추출한 세 작품(로맨스 판타지 두 작품과 로맨스 한 작품으로 구성)을 활용하였다. 정답 유무를 확인하기 위해 등장인물이 사진으로 라벨링 된 작품만을 활용하였다.

웹소설에는 발화자가 레이블된 작품과 그렇지 않은 작품이 있는데, 발화자 정보가 표기된 작품은 그림 2와 같이 발화문의 왼쪽에 발화자의 인물 이미지 또는 이름이 삽입되어 있다.

Fig. 2. 
Example of a novel sentence with an inserted speaker's photo

웹소설은 작품별로 다양한 특징을 가진다. 줄 바꿈, 인용문의 비율은 작품별로 다르다. 수집된 작품은 각 회차가 200~500줄로 구성되어 있다. 각 작품의 전 회차 중 인용문의 비율은 그림 3과 4와 같이 중앙값은 36%로 나타났다. 그림 3의 x축은 발화문을 전체 문장으로 나눈 값을, y축은 특정 비율에 해당하는 작품의 수를 나타낸다. 수집된 데이터셋에 포함된 소설 작품 중 절반은 발화문이 전체 문장의 36% 이하를 차지하고, 나머지 절반은 36% 이상으로 대화문의 비중이 유용하게 구성된 것을 확인할 수 있다.

Fig. 3. 
Plot of the distribution of the number of works as a function of the percentage of utterances in the total sentence

Fig. 4. 
Boxplot showing the percentage of utterances in the total sentence

크롤링을 통해 수집된 raw file은 회차마다 별도의 파일로 저장되어 있다. 그림 5에서와 같이 Labeled 데이터는 <링크: 대사> 형태로 저장되어 있으며 줄 바꿈이 많다. 대사 옆의 링크는 각 이미지 파일이며, 해당 링크를 활용하여 등장인물별로 고유 id를 부여한다. 그리고 각 소설의 제목과 회차의 제목, 내용을 분류하여 그림 6과 같이 json 형태의 파일로 저장한다.

Fig. 5. 
Raw file

Fig. 6. 
Json file accumulating content by novel

학습 데이터에 없는 새로운 소설의 발화자도 인식할 수 있도록, 등장인물 추출과 네임리스트 생성을 자동화하기 위해 한국 해양대학교 NER 모델을 활용하였다. 소설마다 등장한 인명을 추출하고, 동일인의 이름과 별칭을 같은 id로 관리하도록 후처리하였다. 후처리 대상은 다음과 같다.

1) 성, 이름, 성 + 이름이 별도의 이름으로 인식된 경우: 인명에서 두 번째 이후 음절의 태그인 'I-PER' 이후 개체명으로 인식되지 않은 음절의 태그인 '_' 토큰이 있고 다시 'I-PER'이 있을 때 이들을 하나의 이름으로 인식하도록 처리한다. 예를 들어 '산토스 로레인'에서 '로'의 태그가 'I-PER'일 경우 ‘산토스 로레인’을 하나의 이름으로 인식한다. 또는 하나의 단어에 기존 딕셔너리 내 이름과 완전히 동일한 이름이 있을 경우, 이들을 하나의 인물로 처리한다. 예를 들어 '김선우'가 딕셔너리에 있고 '선우'가 나올 경우 혹은 그 반대의 경우에 이들을 하나의 인물로 인식하고 동일한 인물의 리스트로 관리된다.

2) 명사 뒤 조사까지 함께 저장하거나 마지막 음절을 두 번 반복해 저장하는 등의 오류: NER를 활용하여 동일 인물이 30회 이상 언급된 경우에 한해 주요 등장인물로 간주하고 후처리를 진행한다. 이때 30회라는 기준은 소설마다 다소 차이가 있을 수 있으므로 유동적인 임계값(Threshold)으로 설정한다. 이 기준에 따라 66개의 소설에서 등장인물의 언급 횟수를 추출한 후 이를 딕셔너리로 정리하고, 포털 사이트에서 사용된 인물 이름과 연관된 링크를 매칭시켜 라벨링 된다. 다양한 작품을 분석한 결과, 예를 들어 ‘김선우우’, ‘선우의’, ‘선우에게’와 같은 이름이 10회 이상 언급된 것을 확인할 수 있다.

임계값을 5회에서 30회 사이로 조절하여 실험해 본 결과, 30회 이상 언급되었을 때 인물이 유의미하게 등장한다는 것을 귀납적으로 확인하였다.

3) 이름이 한 글자일 경우: 실제 인물명인 경우보다 오류인 경우가 많아 후처리 대상으로 하였다.

NER에서 Namelist를 받은 후 이를 활용하여 모델의 입력 단위인 인스턴스로 데이터를 가공하였다. 인스턴스는 모델 학습 과정에서 활용된다. 각 인스턴스의 구성은 다음과 같다.

1) 몇 번째 인스턴스인지 나타내는 인덱스

2) 발화문을 중심으로 앞/뒤 각 10문장(발화문 포함 21문장)을 묶은 본문

3) 본문 중심에 위치한 발화문의 발화자의 식별 인자 (아이디)

4) 그 외 부수 정보 (소설 제목 및 장면 정보)

그림 7은 전처리를 마친 인스턴스의 예시이다. 11번째 문장인 발화문을 대상으로 인스턴스를 생성하였다. 인스턴스의 구분자(Instance index) 이후, 인용문을 중심으로 앞뒤 10줄을 하나의 인스턴스로 생성한다. 훈련 및 추론 과정에서 모델은 앞뒤의 맥락문을 활용하여 인용문의 발화자를 인식한다. 장면의 맨 앞 10줄, 맨 뒤 10줄 내의 발화문은 부족한 줄을 공백으로 패딩(Padding)하여 인스턴스를 생성했다.

Fig. 7. 
Speaker instance examples

NER 모델을 거쳐 발화자가 특정되면 'Speaker'로 발화자의 코드 이름이 추가된다. 만약 NER 모델에서 해당 발화자가 특정되지 않으면 '다인지정'으로 추가된다. 해당 부분은 NER로 추가하지 못한 등장인물 목록을 가리키며, 이는 사용자가 별도로 지정하여 발화자를 인식할 수도 있다. 'Scene'은 드라마/영화 등 2차 창작에서 사용할 수 있는 장면 번호로, 작품 속 장면 구분자('***', '---' 등)를 기준으로 인덱싱한 숫자이다. 장면마다 인식된 장소와 시간을 각각 Place, Time으로 기록하였다. 이렇게 추출한 시공간적 배경은 장면 단위의 최종 결과를 출력할 때 활용된다. 그림 8은 NER 모델을 활용해 추출한 장면, 시간 예시로 DAT은 시간, LOC는 지명을 나타낸다. 예를 들어, "어제 오후 3시에 런던에서 만난다"라는 문장에서 ‘어제 오후 3시’와 ‘런던’은 각각 시간과 장소를 나타내는 개체로 추출된다.

Fig. 8. 
NER model output results

이때 인스턴스 내 인용문의 발화자는 &C00& 형태의 코드 이름으로 변환하였다. C 뒤의 숫자 정렬 방식은 전체 소설에서 해당 등장인물의 언급 빈도를 내림차순으로 정렬하였다. 이러한 방식을 통해 새로운 소설마다 별도의 네임리스트를 생성하거나 소설을 학습시키지 않아도 발화자를 추론할 수 있으며, 네임리스트를 비교적 간결하게 유지할 수 있다. 또한 모델에서 발화 빈도가 높은 등장인물에 높은 가중치를 부여해 정확도를 높일 수 있다.

3.4절에서 생성한 인스턴스는 아래의 과정에 따라 모델 학습에 쓰인다. 모델은 발화자, 인용문, 인용문 주변 맥락 정보를 활용하여 각 인용문의 발화자를 인식한다.

발화자는 인스턴스 내에서 언급이 된 발화자 해당 인용문의 발화자일 확률이 가장 높은 등장인물을 찾는 방식으로 찾는다. 따라서 발화자 후보를 설정하고, 후보자별로 인용문의 발화자일 확률을 찾는다. 발화자 후보는 Namelist에 해당하는 발화자들을 인스턴스 내에서 찾는 방식으로 진행된다. 인용문 정보는 인스턴스에서 추출한다. 그리고 인용문 주변의 앞뒤 맥락 정보는 발화자와 인용문 사이의 정보(CSS, Candidate Specific Segments)를 활용한다. CSS는 발화자 후보의 이름이 언급된 문장과 인스턴스의 중심에 존재하는 발화문을 포함하여, 둘 사이에 존재하는 문장들로 구성된다. 예를 들어 한 인스턴스에 두 명의 등장인물 이름이 언급될 경우, 이로부터 두 개의 CSS를 얻는다. 만약 특정 인물의 이름이 인스턴스에서 2회 이상 등장한다면, 즉 한 후보에 대하여 2개 이상의 CSS가 만들어진다면 발화문으로부터 가까운 거리(글자 수 기준)에 위치한 후보가 선택된다. 한 인스턴스 내에서 CSS는 언급되는 등장인물의 수만큼 만들어진다. 이후 각 CSS는 BERT에 입력되어 맥락을 표현하고 인공신경망에 입력되어 발화자를 찾아낸다.

그림 9는 "할아버님. 돌려 깎기가 잘 안 돼요. 너무 두껍게 잘려요."의 발화자를 찾는 작업을 수행하는 CSS의 예시이다. 앞뒤 10문장으로부터 발화자 후보 ‘&C00&’과 ‘&C01&’ 두 명을 찾고, 해당 발화자의 이름이 언급되는 문장부터 인용문 문장까지를 인스턴스화 한다.

Fig. 9. 
Example CSS created from the speaker instance

RoBERTa 모델에는 전체 웹소설 데이터를 띄어쓰기를 포함한 입력으로 넣는다. 이후, 그 출력값에서 인용문과 값을 가져온다. 그리고 발화자, 인용문 그리고 CSS를 합친 후 중요한 특징을 추출하기 위해서 max-pooling을 진행한다. 최종적으로 인용문별로 발화자 후보별 점수가 나오게 되고, 인용문의 발화자일 확률이 가장 높은 후보가 최종 선정된다.

학습을 위한 하이퍼파라미터는 다회의 테스트를 거쳐 다음과 같이 최적화하였다. Loss function으로 Margin Ranking Loss를, optimizer로는 Adam을 사용하였다. Learning rate는 1e-5, 0.5의 Dropout 값과 Batch Size를 256으로 설정하였다. 총 10 Epoch를 돌았으며, Window Size (ws)는 10으로 하고 모델 학습을 진행하였다.

발화자 후보 중 점수가 가장 높은 것이 발화자로 선정되어 그림 11과 같이 발화자 인식 결과를 출력한다. 이때 발화자는 앞서 부여한 코드 이름의 형태로 출력되는데, 이를 다시 등장인물의 이름으로 바꾸고 미리 추출해 두었던 시공간적 배경 정보에 기반하여 장면별 시나리오로 변환하는 후처리 과정을 거친다. CSN 모델의 입력값과 출력 결과는 각각 그림 10, 11과 같다.

Fig. 10. 
CSN model input value

Fig. 11. 
CSN model output results

모델의 성능을 평가하기 위해서 학습용 데이터셋과 검증용 데이터셋은 같은 작품을 사용하였으며, 8:2 비율로 인스턴스를 분리하여 구성하였다.

모델의 학습과 평가를 위해 활용한 작품 수를 목적과 장르에 따라 분류하면 표 1과 같다. 웹소설은 장르별로 다른 특성을 가진다. 따라서 테스트 데이터셋은 랜덤으로 추출한 세 작품(로맨스 판타지 두 작품, 로맨스 한 작품)으로 구성하였다.

학습용 데이터의 loss와 성능은 그림 12와 그림 13과 같다. 학습이 진행됨에 따라 train 데이터의 loss는 계속해서 감소하여 0.20을 기록하였고 정확도는 93.8%를 기록하였다. 검증용 데이터의 성능을 그림 14와 그림 15와 같다. validation 데이터의 loss는 0.52를 기록하였고 정확도는 83.2%를 기록하였다.

Fig. 12. 
Loss of train dataset

Fig. 13. 
Accuracy of train dataset

Fig. 14. 
Loss of validation dataset

Fig. 15. 
Accuracy of validation dataset

학습된 모델의 성능을 평가하기 위해, 미리 분리해둔 두 개의 로맨스 판타지 소설(“괴물 여기사는 육아휴직을 원한다”, “패륜 폭군이 짐승 같아서 죄송합니다”)과 한 개의 로맨스 소설(“내 남편의 연인”)을 활용하였다.

테스트 실험 결과는 그림 16, 17과 같다. 실험 결과, 테스트 데이터에서의 평가 결과에 근접한 평가 결과를 보여주고 있으며, loss는 최저 0.63, 정확도는 최대 80.2%를 기록하였다. 전체 데이터에서 인용문별로 제시되는 평균 발화자 후보의 수는 3.64명으로 나타났다. 즉, 무작위로 예측하는 경우(100/3.64 = 27.4%의 정확도)와 비교했을 때, 제안 모델은 80.2%의 좋은 예측력을 보였다.

Fig. 16. 
Loss of an actual novel dataset

Fig. 17. 
Accuracy of an actual novel dataset

마지막 단계로 인용문별로 발화자를 붙이고, id로 구분된 인물들을 이름으로 바꿔주는 과정을 거쳐 최종 결과물이 생성된다. 장면별 구분 및 시·공간 정보를 반영해 생성된 결과는 그림 18과 같다. 최종 결과물을 통해 장면별로 인식한 Place, Time이 가장 위에 기술되어 있고 인용문별로 자동 인식된 발화자의 이름이 포함된 것을 확인 할 수 있다.

Fig. 18. 
Final result

Chen[17]의 방법과 제안한 방법의 차이점은 표 2와 같다. 우선 Chen은 훈련, 검증, 테스트에 사용하는 데이터를 모두 하나의 소설에서 추출한 데 비해, 제안한 방법은 총 63개의 데이터를 활용하였다. 특히 테스트 데이터는 학습과 검증 단계에서 사용하지 않은 소설을 추가로 활용하여 실험함으로써 학습하지 않은 다른 소설에 적용한 결과를 보여주지 않은 Chen의 모델과 달리, 새로운 소설에 대해서도 발화자 추론이 가능하다.

둘째, 제안 방법은 등장인물을 자동으로 인식해 수동 라벨링 단계를 제거하였다. Chen의 방식은 모델 학습 전, 작품 내 모든 등장인물과 그의 별칭을 기록해야 하므로 실질적으로 사용하기에 어려움이 있었다. 이에 비해 제안한 방식은 NER 모델로 인물 인식을 자동화하고 새로운 소설의 학습 및 추론을 가능하게 하였다.

마지막으로 발화자 인식 정확도를 높였다. 기존 방법은 한 가지 작품으로 학습 및 테스트를 진행하여 과적합 문제가 해결되지 않았으며, 발화자 인식 성능은 78.5%로 확인되었다. 제안한 방법은 과적합 없이 더욱 일반화된 모델임에도 불구하고, 83.2%의 정확도를 보이며 기존 모델보다 4.7% 더 높은 정확도를 보였다.