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• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [머신러닝]한 번 머신러닝을 시키면 다음부턴 알아서 학습하나요?

  머신러닝 실행은 데이터를 업로드하고, 매 번 수동으로 실행하셔야 학습이 완료됩니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  ML+이 갑자기 적용됩니다.

  머신러닝 사용중인 블록을 배포할 경우 ML+가 적용되어 함께 배포됩니다. ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [NEW ML+]블록에서 머신러닝을 사용할 경우, 엔티티 태깅은 의미가 없어지나요?

  머신러닝을 사용하더라도 기존과 동일하게 엔티티 기능을 사용할 수 있습니다. ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  장넌검 으로 발화 하면 자동으로 장난감으로 응답하게 할 수 있나요?

  머신러닝 : 머신러닝 발화 관리를 통해 오타, 혹은 변형된 발화(어순 변경 등)를 입력하고 머신러닝을 수행하면 발화의 인식률이 더 높아집니다.

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [NEW ML+]한 번 머신러닝을 시키면 다음부턴 알아서 학습하나요?

  봇 > 머신러닝에서 블록을 지속적으로 on 상태로 두고 패턴 발화를 추가하면 배포시마다 계속해서 학습을 진행합니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][시작하기][챗봇 도우미]

  챗봇 도우미에 등록하지 않은 질문에도 응답합니다.

  '챗봇 > ML+'에서 '사용 중' 상태인지 확인해주세요.사용자들이 우리가 등록한 블록(질문)과 정확히 동일한 문장으로 질문하지 않는 경우가 많기 때문에 머신러닝(ML+) 기능을 이용하면특정 질문에만 정확히 응답하길 원하시면, 머신러닝을 '미사용'으로 설정해주세요. * 유사도를 조정함에 따라 발화를 인식하는 범위가 조정되오니 범위를 조정하며 테스트하여 의도에 맞는

• [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.

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [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

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [NEW ML+]머신러닝과 지식 베이스가 어떻게 다른가요?

  반면, 지식 베이스는 Q&A형식의 데이터로 손쉽게 제작할 수 있지만 머신러닝에 비해서는 좁은 커버리지를 가집니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [NEW ML+]머신러닝이 사용하고 있는 학습 모델은 무엇인가요?

  챗봇 관리자센터에 적용된 머신러닝은 BERT Language Model을 활용하고 있습니다. - BERT Language Model : 트랜스포머로부터의 쌍방향 인코더 표현(Bidirectional