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잡담봇 삽질기 - 문봇에서 딥러닝 Seq2Seq로 문장 생성

조회 수 857 추천 수 0 2018.03.25 00:16:21
깊은바다 *.68.247.188


 

https://www.slideshare.net/NaverEngineering/open-domain-dialogue-chatbot

 

 

 

문봇은 꽃배달, 일정관리 등을 제공하는 개인비서 챗봇입니다. 여기서 메뉴 이외의 일상적인 대화를 어떻게 처리했는지 보여주는 발표자료입니다.

 

먼저 지식검색이 가능하지 검사합니다. 위키정보를 파싱하여 '지드래곤의 본명은?' -> '권지용'처럼 정보를 알려줍니다. 이런 형식의 질문이 아니라면 딥러닝의 Seq2Seq 모델을 사용해서 미리 학습된 문장을 생성해서 대답합니다.

 

예를 들어, '학교가기 싫다' -> '우리 힘내요 ㅠㅠ' 라고 대답합니다. 하지만 '학교가기 싫다고 집에서 놀거야' -> '우리지 않요!' 처럼 문법에 맞지 않은 문장이 나오는 경우가 많습니다. 학습 데이터의 문장을 벗어난 입력이 들어오면 적절한 대답을 하기 못하는 것이 단점입니다. Seq2Seq 모델의 한계인 것 같습니다. 그래도 딥러닝 생성을 적용했다는 면에서 좋은 시도라고 생각합니다.

 

아래 링크에서 챗봇을 테스트 해보실 수 있습니다.
-> https://www.facebook.com/ai.moonbot/

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