지메일 개발팀이 공식 블로그를 통해 지메일의 대량 메일을 자동 분류해주는 앱인 인박스(Inbox)가 기계학습을 활용한 자동 응답 기능인 스마트 리플라이(Smart Reply)를 구현할 예정이라고 밝혔다. 이 기능은 수신 메일 중 회신을 짧게 끝마칠 수 있는 편지를 추출, 회신 사례를 자동으로 생성해준다. 회신 메일을 자동 생성해주는 것.

메일 본문을 열면 화면 아래에 회신 사례 몇 가지가 표시되고 이 가운데 예문을 하나 선택하면 답글 작성 화면이 열린다. 일부러 답장을 처음부터 쓸 필요가 없이 쉽게 대답할 수 있다는 것이다. 물론 예문에 추가 메시지를 더해서 보낼 수도 있다.





회신할 후보는 메일 본문 내용에 따라서 자동으로 생성된 예문이 최대 3개 표시된다. 인박스는 이메일 내용에서 알림을 자동 생성하거나 호텔이나 렌터카 예약, 이메일을 시간 순으로 정리하고 여행 일정을 알기 쉽게 해주는 기능을 갖춘 이메일 앱이다. 하지만 대량으로 온 메일에 빠르게 답장을 회신할 수 있게 문장을 기계학습으로 자동 생성하는 기능을 개발한 것이다.

이 기능은 구글 직원들이 매일 대량 메일을 수신해 모바일 단말로 답장을 쓰는 번거로움을 느끼던 일로 개발이 시작된 것이다. 하지만 회신 상용구를 만드는 것 정도로는 다양한 이메일 내용에 대응하지 못하는 문제가 발생할 수 있어 단순한 회신 문장을 여러 개 만드는 게 아니라 아예 기계학습으로 온갖 상황에 대응할 수 있는 시스템을 제작하기로 한 것이다.





이 기능은 시계열 데이터를 다룰 수 있는 리커런트 신경망(recurrent neural network)을 채택해 이메일을 인코딩하는 네트워크와 회신 후보군을 예측, 만드는 생산 네트워크 2가지로 이뤄져 있다. 전자가 이메일을 포함한 단어를 분석해 이메일 요점을 생각 벡터(thought vector)로 변환하고 후자는 회신 문장을 만든다. 회신 사례는 시스템이 자동 생성하는 것이다.

이 시스템은 초기만 해도 프로토타입은 쓸모가 없었지만 가까운 자연어를 맵핑해서 분류, 기계 학습하는 시스템을 이용해 표현 뿐 아니라 의미도 다른 회신 사례를 표시하는 데 성공했다고 한다. 또 출시 이후 사용자가 늘어나면 적절한 후보로 선정되는 횟수가 많을수록 예문 정밀도 역시 향상된다. 이 기능은 인박스의 안드로이드와 iOS 버전에 구현될 예정이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이장혁 IT칼럼니스트  hymagic@naver.com

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