데이터 사이언스(Data Science)/자연어 처리 ,NLP

딥러닝 챗봇 만들기 - 1(챗봇의 정의, 이해)

게임이 더 좋아 2020. 12. 18. 23:56
반응형
728x170

책을 활용해서 진짜 챗봇을 만들어보기로 하였다.

책의 처음 부분인 챗봇의 이해부터 해야한다고 한다.

 

챗봇이란 무엇인지, 왜 필요한지, 미래에 어떨 것인지 알아보자

 


챗봇이란 chat-bot으로 chatter 와 robot의 합성어이다. 

즉, 대화하는 로봇이다.

대화는 음성 또는 텍스트로 이루어질 수 있으며 챗봇도 음성 또는 텍스트로 대답을 할 수 있다.

++ 물론 위와 같이 실체는 없겠지..만 그냥 이해를 위해서 로봇 하나 넣어놨다.

 

미래에는 고객 응대 서비스같은 경우 80%정도 대체할 수 있는 정도로 발전할 것이라는 추측을 하고 있다.

또한 로봇이기 때문에 24시간 응대가 가능해 고객들은 더욱 편한 환경을 가지게 될 것이다.

 

하지만 우리가 챗봇을 만든다면 특정 분야에 치중하는 챗봇을 만들 수 밖에 없을 것이다.

범용 챗봇은 아직 기술적으로 어렵고 다양한 지식이 들어간다면 일관성 있는 반응을 기대하기 힘들기 떄문이다.

현재는 특정 분야의 챗봇으로 고객과 응대하며 학습데이터를 쌓아나가고 피드백을 받으며 성장하고 있다.

 

챗봇은 요즘 의료, 상담, 쇼핑, 마케팅 등 여러 분야에서 사용되고 있으며 비중이 점차 늘어나고 있다. 특히 2020년 현재

코로나 사태가 터지면서 언택트 분야가 급속도로 발전하고 필요해짐에 따라 발전속도는 매우 빠르다고 볼 수 있다.

 

 


챗봇의 학습데이터는 어떻게 구할까?

 

대부분 고객과의 응대, 서비스 제공이 끝나면 고객에게 피드백을 요구한다.

즉, 고객이 요구한 대답이 나왔는지, 나오지 않았다면 어떤 것을 원했는지 매일 데이터가 쌓일 것이고 그것은 곳 챗봇의 성능을 향상시키는데 도움이 될 것이다.

-> 즉, 사용할수록 성능이 개선될 것이라는 생각이다.( 물론 피드백을 고객이 거짓으로 한다면 엉뚱한 방향으로 갈 확률도 있다.)

 


 

 

전반적으로 챗봇이 무엇인지 알아보았고 다음에는 개발환경 IDE를 만들어볼 차례다.

 

반응형
그리드형