처음 챗봇 하면 모르는 어려운 단어들이 많죠. 특별히 개발자가 아니라 기획자 입장에서는 더욱 그렇습니다. 기업에서 챗봇을 개발하고자 할 때 개발자와 기획자가 어느 정도 의사소통이 필요하므로 간단한 용어 정도는 알아두는 것이 좋습니다. 아쉽게도 챗봇을 만들 수 있는 툴인 봇빌더의 경우도 회사마다 사용하는 명칭이 각각 조금씩 다르기 때문에 봇빌더 서비스를 이용할 때는 각 회사의 사용 명칭에 익숙해질 필요가 있습니다.
❶ 채팅 봇:채팅+로봇의 합성어로 채팅 창을 활용한 로봇의 응답을 통칭하고 표현합니다.❷ 보트 빌더:봇(Bot)을 만들빌더(Builder)에서 채팅 봇, 음성 봇을 만드는 도구라고 생각하세요. 보트 빌더 서비스를 제공하는 기업이 따로 있고 해외에는 Chatfuel, motionAI, 마이크로 소프트의 보트 프레임워크, 구글의 Dialogflow(옛 api).ai)등이 있고, 국내에는 네이버 클라우드 플랫폼의 채팅 봇 서비스 카카오의 카카오 i오픈 빌더, 꿈 많은 청년들의 튜링, 솔트 외모의 아담 톡, 미스터 마인드의 마인드 맵, 신의 직장 Closer등이 있습니다.❸ 자연 언어:사람들이 일상적으로 사용하는 문장 형태의 언어(반대말인 기계어, 인공어로 분류하기 때문에 사용)입니다.❹ 자연 언어 처리(NLP, Natural Language Processing):사람이 사용하는 언어, 회화 등을 컴퓨터가 이해하고 대응할 수 있도록 의도와 그 의도의 핵심을 파악하는 작업을 합니다. 이 작업에는 형태 분석, 의미 분석, 대화 분석 등이 있습니다.❺인 텐트(Intent):사람이 자연어로 이야기 할 때 말하는 사람의 의도입니다.
같은 의도를 가진 발화 다발을 하나의 인텐트(Intent)로 보는 [엔티티(Entity): 데이터 사전입니다. ‘제품’, ‘상품’, ‘물건’ 등을 하나의 엔티티로 넣을 때 ‘제품을 보여주세요’라는 발화를 넣어두면 ‘상품을 보여주세요’라는 발화에도 똑같이 답합니다. 이외에도 주소지나 노래 제목 등을 하나의 엔티티로 묶어 해당 단어가 포함된 발화에 특정 엔티티를 추출하고 그에 맞는 액션을 수행할 수 있습니다.
같은 의미의 단어를 묶음으로써 그 발화에 대해 같은 의미로 처리할 수 있는 ➀ 시나리오: 대화의 흐름을 의미합니다.❽ 흐름: 흐름을 뜻하는 단어로 여기서는 챗봇에서 답이 흘러나오는 하나의 흐름을 말합니다.
다음으로 자주 사용되는 머신러닝이나 인공지능 등 어려운 용어들도 간단하게 살펴보도록 하겠습니다.
❶ 인공 지능:컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 구현하는 것입니다.❷ 머신 러닝:인공 지능의 한 분야로 컴퓨터가 데이터를 분석, 학습, 예측을 실시하는 기술입니다. 채팅 봇에서도 100%정확하게 일치하는 응답을 하는 것이 아니라 정해진%를 넘는다고 통계학적으로 해당 응답을 송출하게 되어 있습니다.❸ 지도 학습:각 데이터에 라벨(Label)를 붙여서 반복 학습시키고 새로운 데이터에 접했을 때에 올바른 값을 구하는 방식입니다. 예를 들어, 많은 고양이나 개의 사진을 주며, 이 사진은 고양이이고 이 사진은 강아지와 사진들에 라벨을 표기하고 컴퓨터에 학습시킵니다. 그 후 학습된 컴퓨터는 형태나 패턴을 보고 제공하지 않은 고양이 사진을 주어도 개인이나 고양이인지 맞추게 됩니다. 물론 1,2매의 라벨이 아니라 대량의 데이터를 넣어야 합니다. 하나하나 지도하고 이를 컴퓨터가 학습한다고 생각하면 됩니다.❹는 지도 학습:컴퓨터에 라벨 및 결과치를 알리지 않고 데이터를 주고 결과에 관한 규칙만 알겠습니다. 계속적인 학습을 통해서 컴퓨터가 자발적으로 숨겨진 특징이나 구조를 발견하고 답을 발견하게 하는 방식입니다. 당연히 지도 학습보다 어려울 수밖에 없습니다.❺ 강화 학습:결과에 대한 보상만 주고 이를 토대로 학습하는 것을 말합니다. 예를 들면, 이·세도루프로과 대결했다”알파 바둑”는 15만개의 기보를 학습하고 지도 학습을 먼저 거친 것과 달리”알파 바둑 제로”은 무슨 기보와 수를 전혀 주지 않는 상황에서 바둑의 규칙만을 가지고 처음부터 끝까지 바둑 두는 방법을 계속 배우는 방식을 사용했다. 결국 흑석과 시라이시의 놓임새, 경기 규칙과 이겼다는 승패의 “보상”가 주어진다면 스스로 학습하는 방식입니다.❻ STT(Speech To Text):음성을 텍스트 데이터로 전환 기술을 의미합니다. 사람이 인공 지능 스피커에 이야기 할 때 기기는 이 기술을 이용해서 음성을 텍스트로 전환하고, 어떤 명령을 내렸는지를 조사합니다.❼ TTS(Text To Speech):텍스트 데이터를 음성으로 전환하는 기술입니다. STT는 사람의 말을 스피커가 받는데 이용된다면 TTS는 그 질문과 명령을 컴퓨터가 사람에 대답하기에 이용됩니다. 인공 지능 스피커에서 음성 안내가 나오면 이 기술을 이용하게 됩니다. 2018년 구글 I/O에선 구글 보조로 미용실에 전화를 걸어 예약하는 장면을 시연하고 그 음성은 TTS기술이 사용되었습니다. 채팅 봇의 기획부터 제작까지 코딩 없이 채팅 봇을 만들고 싶다면?
스마트 챗봇 만들기 저자율형 수출판 영진닷컴 출시 2019년 12월 31일.
스마트 챗봇 만들기 저자율형 수출판 영진닷컴 출시 2019년 12월 31일.
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