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• [챗봇 관리자센터][봇 관리하기][학습/분석]

  인사이트 사용자 세그먼트 설정은 무엇인가요?

  사용자 수를 조회할 사용자 세그먼트를 설정할 수 있습니다. 특정 기준으로 추출되지 않은 ‘전체 사용자’ 세그먼트가 기본으로 설정되어 있고, 최대 3개의 사용자 세그먼트를 추가할 수 있습니다. ‘세그먼트 추가’ 버튼을 클릭해서 추가할 사용자 세그먼트의 이름과 사용자 집단을 추출할 기준을 설정할 수 있습니다. 추가된 사용자 세그먼트의 ‘설정’ 버튼을 클릭해서 해당 사용자 세그먼트의 설정을 편집하거나 ‘제거’ 버튼을 클릭해서 해당 사용자 세그먼트를 제거할 수 있습니다. (기본으로 설정된 ‘전체 사용자’ 세그먼트는 ‘설정’과 ‘제거’를 할 수 없습니다.) ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][봇 관리하기][학습/분석]

  인사이트 사용자 세그먼트 개요는 무엇인가요?

  설정된 모든 사용자 세그먼트의 설정된 기간 동안의 일별 사용자 수를 그래프에서 확인할 수 있습니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][스킬 등록 및 관리]

  콜백 만료 응답이 발생해요

  Callback url 만료로 응답을 받으신 것으로 확인되며 아래 내용을 추가로 체크하여 주시기 바랍니다.보통 2,3번에서 오류가 많이 발생하고 있어 2,3번이 잘 구성되어 있는지해당 코드가 올바른지 다시 확인하여 주시기 바랍니다. 3. 그 후 callback_url을 통해 보내고 싶은 말풍선의 데이터를 json으로 구성해서 보내셔야 합니다. 4.이후 응답에서 '스킬로 응답'이나 웹훅 처리가 되어 있는지 확인하여 주시기 바라며 배포 후 테스트하여 주시기 바랍니다. 5.

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  인사이트 사용자 세그먼트 설정에서 사용자 집단을 추출하는 기준은 무엇인가요?

  .) - 방문 : 봇 생성일 이후 해당 날짜 이전에 사용자의 방문 여부 - 웰컴 및 Event 수신 : 해당 날짜에 웰컴 및 Event 수신만 하고 발화하지 않은 사용자를 제외 -

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  인사이트 사용자 세그먼트 개요와 사용자 세그먼트 상세의 그래프와 도표에서 사용자 수와 비율이 나오지 않는 날짜가 있습니다.

  특정 날짜의 사용자 수가 공개 기준치 이하이면 사용자의 개인 정보 보호를 위해 해당 날짜의 사용자 수와 비율을 공개하지 않습니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [NEW ML+]다른 블록이 응답 합니다.

  의도 하셨던 블록이 아닌 다른 블록이 응답될 때 아래 내용을 체크하여 주시기 바랍니다. 1.배포 여부 : 블록을 수정하고 배포를 하지 않았다면 기존 답변이 노출될 수 있습니다. 2. 의도한 응답의 블록에 패턴발화가 잘 입력 되어 있는지 확인합니다. 3.머신러닝의 발화 유사도가 너무 낮게 설정되어 있는 것은 아닌지 확인하여 주시기 바랍니다.

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  [NEW ML+]머신러닝이 무엇인가요?

  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 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  다른 블록이 응답 합니다.

  의도 하셨던 블록이 아닌 다른 블록이 응답될 때 아래 내용을 체크하여 주시기 바랍니다. 1.배포 여부 : 블록을 수정하고 배포를 하지 않았다면 기존 답변이 노출될 수 있습니다. 2. 의도한 응답의 블록에 패턴발화가 잘 입력 되어 있는지 확인합니다. 3.

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  [NEW ML+]머신러닝 발화 유사도가 무엇인가요?

  등록한 패턴 발화와 어느정도까지 유사한 발화가 인입되었을때 동일한 인텐트의 블록이 출력이 되는지를 측정하는 값입니다.더 넓은 발화 의미를 커버하고 싶다면 발화 유사도를 낮게 설정하여 주시기 바랍니다.

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  [머신러닝]머신러닝이 무엇인가요?

  패턴 발화는 동일한 발화나 입력된 패턴에만 블록을 매칭하지만 머신러닝은 학습을 통해 문장의 의미를 파악하기 때문에 패턴 발화보다 더 넓은 적용 범위를 가집니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기