챗봇 개발을 위한 네이버 랩스 api

NAVER�LABS

김정희

(jeonghee.kim@navercorp.com)

챗봇 개발을 위한네이버 랩스 API

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Services Devices

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Services Devices

Ambient�IntelligenceService�Platform

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Services Devices

NaturalLanguageInterface

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Why�Natural�Language�Interface�?

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제한된 interface�환경

Complex�UX

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인간에게가장자연스러운 interface

“Speech,�Dialogue”

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Service�Platform�이 된 메신저

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메신저에서가장자연스러운 Service�UX

“Dialogue”

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Pizza�Service�in�Messenger

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• Chatbot으로서비스하려면 ?

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• Chatbot으로서비스하려면 ?

• ”슈프림피자 4개주세요”

• 무엇을해야할까?

18

• Chatbot으로서비스하려면 ?

• ”슈프림피자 4개주세요”

• 메뉴 :슈프림피자• 수량 : 4개• 의도 :주문

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• Chatbot으로서비스하려면 ?

• ”슈프림피자 4개주세요”

• 메뉴 :슈프림피자• 수량 : 4개• 의도 :주문

• NaturalLanguageUnderstanding

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• Chatbot으로서비스하려면 ?

• ”슈프림피자 4개주세요”

• 메뉴 :슈프림피자• 수량 : 4개• 의도 :주문

• NaturalLanguageUnderstanding

• Who?

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• Chatbot으로서비스하려면 ?

• ”슈프림피자 4개주세요”

• 메뉴 :슈프림피자• 수량 : 4개• 의도 :주문

• NaturalLanguageUnderstanding

• Who?

• 서비스개발자• 어렵다.귀찮다

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NaturalLanguage

Understanding

NaturalLanguage

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한국어

• 한국어

• 교착어

• 조사,어미,어간

• 형태소분석

• 아버지가방에들어가신다

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• 대화형인터페이스를만들수있는엔진및개발툴

• Namedentityrecognition및 intentanalysis를통한자연어처리

• Chatbot,app,service,device등에자연어대화인터페이스

• 한국어자연어처리

• 한국어형태소분석,자연어이해

• 한국어를시작으로 globallanguage로확장

NaturalLanguage

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• Built- in

• Service- defined

• “슈프림피자 4개주세요”

• “치즈 3개로바꿔주세요”

• “4개”, “3개”

• 수량정보• 자주사용예상되는정보

• 수량,주소,인명등

• 알아서분석해줬으면…

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• Built-inentity

• 대화서비스에서많이사용될것으로예상되는 entity

• 장소,인명,시간등 25개제공

• Built-inintent

• 대화서비스에서많이사용될것으로예상되는 intent

• Yes,no,cancel등 7개제공

• “슈프림피자”, “치즈”

• Service에따라 unique한정보

• 서비스개발자가직접• Entityname• Entitylist

• 피자메뉴

• 슈프림 :수프림• 페퍼로니 :페페로니• 치즈 :치이즈

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• Service-definedentity

• 특정서비스에서필요하다고생각되는 unique한 entity를서비스개발자가설정할수있는 tool

• Ex)커피종류,피자종류등

• Service-definedintent

• 특정서비스에서필요하다고생각되는 unique한 intent를서비스개발자가설정할수있는 tool

• Ex)피자주문,날씨확인등

User Messenger Service AMICA.ai

Text

NLUResult

ServiceResponse

• Dialoguemanagement(DM)은제공하지않는다.

• Serviceresponse를결정할때 dialoguehistory사용은 servicelogic에서

• DM및서비스시나리오는서비스개발자가직접

• 향후개발방향

• DM까지편하게설계할수있도록

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if�(!사이즈)

printf(�”어떤 사이즈를원하시나요”);

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Q&A