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ML+는 봇 > 머신러닝 에서 사용 가능하며 원하는 블록을 선택하여 사용중으로 설정 > 이후 발화 유사도를 조절 하며 사용할 수 있습니다.
단 시나리오 & 블록별로 머신러닝 유사도를 조절할 수는 없습니다. -
네, 현재 머신러닝에서는 한국어만 지원하고 있습니다.
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등록된 패턴 발화와 인입된 사용자 발화 간의 유사도를 측정하여 가장 유사한 블록으로 매칭하는 기계학습 방식입니다.
등록된 패턴 발화와 사용자 발화는 패턴 발화와 의미적으로 가장 유사한 인텐트로 분류되어, 발화 의도에 적합한 답변 블록을 확인할 수 있습니다.
사용자의 다양한 의도를 발화 유사도로 인텐트를 분류해내기 때문에 폴백 블록의 발생 비율도 줄어들게 됩니다. -
챗봇 관리자센터에 적용된 머신러닝은 BERT Language Model을 활용하고 있습니다.
- BERT Language Model : 트랜스포머로부터의 쌍방향 인코더 표현(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 약자로, 모든 출력 요소와 모든 입력 요소의 접속에 근거해 유사도가 동적으로 계산되는 딥러닝 모델입니다. -
등록된 패턴발화를 기반으로 머신러닝이 동작하므로, 머신러닝 발화와 패턴 발화는 다르지 않습니다.
패턴 발화는 동일한 발화나 입력된 패턴에만 블록을 매칭하지만 머신러닝은 등록된 패턴 발화와 인입된 사용자 발화 간의 유사도를 측정하여 가장 유사한 블록으로 매칭하는 방식입니다.
따라서 문장의 의미를 파악하기 때문에 패턴 발화보다 더 넓은 적용 범위를 가집니다. -
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1. 매칭을 원하는 블록에 특정 단어를 패턴발화로 등록하시길 추천 드립니다.
2. 머신러닝 운영시 특정 단어가 블록과 매칭되지 않길 원할 경우(폴백으로 처리하고 싶음)
특정 블록을 폴백용으로 생성하여 특정 단어를 패턴발화에 등록할 수 있습니다.
※ 챗봇 관리자센터에서 기본으로 제공하는 폴백블록으로는 연결되는 특정 발화를 등록할 수 없습니다. -
네, 하나의 봇에서 머신러닝과 지식 베이스를 모두 설정하여 동시에 사용할 수 있습니다.
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ML+는 기계학습을 하며 등록된 패턴 발화와 인입된 사용자 발화 간의 유사도를 측정하여 가장 유사한 블록으로 매칭하는 방식으로 넓은 커버리지를 가집니다.
반면, 지식 베이스는 Q&A형식의 데이터로 손쉽게 제작할 수 있지만 머신러닝에 비해서는 좁은 커버리지를 가집니다. -
머신러닝과 지식을 동시에 이용하는 경우, 머신러닝의 발화 유사도 수준에 따라 인해 지식이 작동하지 않는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 머신러닝보다 지식을 더 적극적으로 사용하고 싶다면 머신러닝의 발화 유사도를 높게 설정하고, 지식의 발화 유사도를 낮게 설정하시면 됩니다.