재미있는 프로젝트가 공개되었습니다. 문장을 입력하면 비슷한 뜻을 가진 이말년의 짤방으로 보여줍니다. 이미지를 직접 분석해서 의미를 파악하지는 않습니다. 대신 구글 비전 API로 그림 속에 있는 글자를 텍스트로 변환하여 라벨로 설정합니다.

입력 문장과 라벨 문장의 비교는 sent2vec을 사용했습니다. 단어 기반의 word2vec과 달리 문장을 하나의 벡터로 변환합니다. 두 문장이 비슷한 벡터값을 가지고 있으면 의미 역시 유사하다고 볼 수 있습니다. '감사'를 넣으면 '10억을 받았습니다'라는 짤이 나오는 것처럼, 문장의 단어가 일치하지 않아도 같은 의미인 것을 인식합니다.

챗봇에서도 앞으로 이런 기능이 필수적이지 않을까요. 지금은 각 의도에 다양한 문장들을 일일이 입력해야 합니다. 의도가 많아질수록 그만큼 사람의 노가다가 증가합니다. 모든 문장을 추가할 수 없으니 정확도도 떨어집니다. 개발자는 2~3 문장만 추가하고 챗봇 빌더가 자동으로 비슷한 문장을 구별한다면, 훨씬 쉽고 빠르게 챗봇을 만들 수 있을 것 같습니다.

< 테스트 > 

-> http://35.200.89.91:8000/

< 소스 코드 >

-> https://github.com/sngjuk/meme-glossary