Machine Reading Comprehension 썸네일형 리스트형 클릭 몇 번으로 ‘챗봇’ 만들 수 있다고?(feat. DAP Talk) 앞선 콘텐츠를 통해 언어 AI의 다양한 적용 사례를 살펴보았습니다. ● 챗봇부터 음성봇까지! '언어 AI'가 나타났다: https://blog.lgcns.com/2282 언어 AI의 대표 주자인 챗봇 서비스는 이제 비즈니스의 필수적인 요소가 되었다고 해도 과언이 아닙니다. 유통과 금융 산업의 고객센터 업무를 중심으로 빠르게 성장하고 있는 챗봇 시장은 비즈니스 관점의 운영 효율성 증대와 사용자 관점의 서비스 접근 편의성이라는 두 장점에 힘입어 앞으로도 폭발적으로 성장할 것으로 기대됩니다. l 미국 산업별 챗봇 시장 규모(2014-2025, 단위 100만 달러) (출처: Grand View Research) 이렇게 챗봇이 유용하다는데, 이 글을 읽는 분들 중에서도 우리 비즈니스도 챗봇 서비스를 도입해야 하지.. 더보기 LG CNS, AI 기반 언어지능 연구에 박차를 가한다! 국내 대표 IT 기업인 LG CNS가 AI 언어지능 연구를 위한 질의응답 학습 데이터셋을 무료 공개하고 학회 저술 활동도 활발히 진행하는 등 AI 기반의 언어지능 연구 활동을 활발히 진행하고 있습니다. LG CNS가 공개한 KorQuAD란? LG CNS가 사이트(https://korquad.github.io)를 통해 공개한 KorQuAD 데이터셋은 질의응답(MRC;Machine Reading Comprehension) 과제를 위한 한국어 표준 데이터로, 인공지능이 한국어 질문에 대한 답변을 하기 위해서 필요한 학습 데이터입니다. KorQuAD 데이터셋은 1,550개의 Wikipedia article에 대해 10,649 건의 하위 문단과 크라우드 소싱을 통해 제작한 63,952개의 질의응답 쌍으로 구성되어.. 더보기 챗봇을 넘어 음성봇으로 이번 글에서는 AI 스피커로 시작되어 업계에 큰 관심을 받는 음성인식 기술 기반의 음성봇(Voicebot) 구조를 챗봇 구조와 연계해 설명해 드리겠습니다. 음성봇과 챗봇은 닮은 점이 많다? 앞서 챗봇의 구조는 대화 의도(Intent)를 추출하는 것과 의도 속에 담긴 중요한 개체(Entity)를 추출하는 과정이 중요하다고 말씀드렸습니다. 챗봇에서 AI 기술은 사용자의 수많은 대화 방식 속에서 사용자 의도와 개체를 정확하고 빠르게 추출하는 데 활용이 되는 것이죠. 물론 추출된 의도와 개체로 주문이나 예약, 고객 서비스와 같이 서비스를 제공하기 위해 대화 흐름을 코딩이나 별도 운영 툴(Tool)을 이용해서 구현해야 합니다. l 챗봇의 일반적 구조로 의도 추출-개체 추출-시나리오가 주 구성 요소이다. 그렇다면 .. 더보기 이전 1 다음
