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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
지식베이스 최소 답변 정확도란 무엇인가요? 정확도는 어떻게 측정하나요?답변 제공 시 최소 정확도로 설정된 기준 이상에 대해서만 지식 베이스 답변을 제공합니다. 각 발화에 대한 답변 정확도는 내부적으로 여러 요소를 고려하여 측정합니다.
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
[NEW ML+]머신러닝은 어떻게 사용하나요?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. ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
[NEW ML+]패턴발화에 없는데 특정블록의 응답이 응답됩니다.타 블록에 패턴발화 지정이 되어있는지, 혹은 머신러닝 발화 유사도가 너무 낮게 설정되어 있는 것은 아닌지 확인하여 주시기 바랍니다.발화 유사도가 낮을수록 입력한 패턴 발화와 유사하지 않은 발화도 블록으로 매칭될 수 있습니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
지식 베이스는 어떤 방법으로 유사한 질문을 도출해내나요?지식 베이스는 sent2vec을 이용하여 입력된 발화와 가장 유사도가 높은 질문(Q)을 찾습니다.
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
[NEW ML+]머신러닝을 사용하고 있는데, 지식 베이스가 제대로 작동하지 않습니다.머신러닝보다 지식을 더 적극적으로 사용하고 싶다면 머신러닝의 발화 유사도를 높게 설정하고, 지식의 발화 유사도를 낮게 설정하시면 됩니다. ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
[NEW ML+]머신러닝 사용시 유저 발화 시에는 같은 의미와 맥락인 두 문장이 띄어쓰기에 따라 블록 출력에 있어 다른 결과가 나타납니다.이런 경우 발화 유사도가 너무 높게 설정되어 있는지 확인하시고, 발화 유사도를 한 단계 낮게 조정하시어 해결할 수 있습니다. ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기
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파라미터와 엔티티는 어떤 점이 다른가요?예를 들어, '제주도 날씨 알려줘' 라는 패턴 발화구문에서 '제주도'는 @sys.location이라는 엔티티로 인식이 되고, 제주도라는 정보값은 'travel_place'라는 파라미터명으로
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
머신러닝 유사도를 바꾸고 블록 부분배포를 했는데 유사도는 왜 안바뀌나요?머신러닝 유사도는 전체 배포 진행 시에 반영됩니다. 머신러닝 기능을 사용하는 블록을 부분 배포 하셨을 경우 기존에 적용되어 있는 유사도로 설정됩니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
[NEW ML+]머신러닝과 지식 베이스가 어떻게 다른가요?ML+는 기계학습을 하며 등록된 패턴 발화와 인입된 사용자 발화 간의 유사도를 측정하여 가장 유사한 블록으로 매칭하는 방식으로 넓은 커버리지를 가집니다.
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엔티티는 정확히 일치해야만 인식하나요?인입되지 않은 상황에서는 엔티티와 정확하게 매치가 되어야 하지만,대표 엔트리를 어떻게 설계하느냐에 따라 인식 결과가 달라질 수 있습니다.예를 들어, 학교라는 엔티티에 대표 엔트리를 '서울OO고등학교'로