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[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
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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.
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[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
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[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
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
[머신러닝]사용자들이 입력한 발화를 확인하고 싶습니다.스킬사용시 폴백블록에 스킬을 연결하실 경우, 전달되는 페이로드로 사용자발화 (utterance) 값을 확인하실 수 있습니다.봇 응답으로 '스킬데이터 사용'을 선택하여 사용자 발화에 따라 유동적으로 봇 응답 구성이 가능합니다.
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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.''아버지 가방에 들어가신다' 와 '아버지가 방에 들어가신다'의 각각의 발화의 경우에도 띄어쓰기 차이 하나가 머신러닝에서는 큰 차이로 분류 되어 각각 다른 블록으로 매칭될 수 있습니다
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
[NEW ML+]머신러닝 운영시 특정 단어가 원치 않는 블록으로 매칭 됩니다.머신러닝 운영시 특정 단어가 블록과 매칭되지 않길 원할 경우(폴백으로 처리하고 싶음) 특정 블록을 폴백용으로 생성하여 특정 단어를 패턴발화에 등록할 수 있습니다. ※ 챗봇 관리자센터에서
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
다른 블록이 응답 합니다.의도하지 않은 블록에 머신러닝 학습으로 유사 발화가 학습처리 되어 있는지 확인합니다.
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
[NEW ML+]다른 블록이 응답 합니다.머신러닝의 발화 유사도가 너무 낮게 설정되어 있는 것은 아닌지 확인하여 주시기 바랍니다.
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[챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]
[NEW ML+]머신러닝 발화 유사도가 무엇인가요?등록한 패턴 발화와 어느정도까지 유사한 발화가 인입되었을때 동일한 인텐트의 블록이 출력이 되는지를 측정하는 값입니다. “발화 유사도”가 낮을수록 등록한 패턴 발화로의 매칭 범위가 넓어지며, 입력한 패턴 발화와 유사하지 않은 발화도 블록으로 매칭될 수 있습니다. “발화 유사도”가 높을수록 등록한 패턴 발화로의 매칭 범위가 좁아지며, 입력한 패턴 발화와 정확히 일치하는 발화만 블록으로 매칭됩니다. 더 넓은 발화 의미를 커버하고 싶다면 발화 유사도를 낮게 설정하여 주시기 바랍니다.