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conversation sample

 

https://developer.ibm.com/kr/developer-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%ED%8F%AC%EB%9F%BC/2017/01/26/watson-conversation-chatbot%EC%9D%80-%EC%96%B4%EB%96%BB%EA%B2%8C-%EB%8C%80%ED%99%94%EC%9D%98-%EB%AC%B8%EB%A7%A5%EC%9D%84-%EA%B8%B0%EC%96%B5%ED%95%A0%EA%B9%8C-tip/

 

 

 

챗봇에서 중요한 요소 중 하나는 문맥을 기억하는 것입니다. 예를 들어, 다음과 같은 대화를 보겠습니다.

 

"아이유 데뷔곡이 뭐야?"
"아이유의 데뷔곡은 '미아'입니다."
"언제 발표했는데?"
"아이유의 노래 '미아'는 2008년에 발매되었습니다"

 

이전에 했던 대화에서 '아이유/미아'라는 정보를 기억하고 있기 때문에 '언제 발표했는데'라는 말만 듣고 적절한 대답을 할 수 있습니다.

 

 

 

이런 문맥을 구현하는 가장 간단한 방법은 문장에서 의미를 분석해서 각각의 정보를 변수로 설정하는 것입니다. 왓슨 컨버세이션에서 어떻게 문맥을 구현하는지 보여주고 있습니다.

 

딥러닝이 발전하면 이런 것도 자동화가 될 수 있을까요. 만약 학습을 통해 문맥이나 대화의 흐름을 처리할 수 있다면 챗봇의 수준이 엄청나게 높아질 것 같습니다.

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