본 논문은 대화 시스템에서 문맥에 기반한 심층적인 후속 질문 생성을 위한 새로운 방법을 제안합니다. 기존 방법들이 단순하고 흥미롭지 못한 질문을 생성하는 한계를 극복하기 위해, 세 단계의 외부 지식 강화 방식을 제시합니다. 먼저 문맥의 주제를 식별하고, 온라인으로 지식 그래프(KG)를 구성한 후, 대규모 언어 모델과 결합하여 후속 질문을 생성합니다. 외부 상식 지식을 도입하고 지식 융합 연산을 수행함으로써, 정보가 풍부하고 탐구적인 후속 질문을 생성하는 것을 목표로 합니다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 방법보다 더 유익하고 인간 수준의 질문에 가까우면서도 문맥과의 관련성을 유지하는 질문을 생성하는 것으로 나타났습니다.
