NLP 실습 Chat bot 만들기

• 지금까지 두 가지 문제에 대해 실습을 진행하였다. 1) 텍스트를 분석해서 각 텍스트를 분류하는 문제를 실습했고, 2) 두 개의 텍스트가 있을 때 각 텍스트끼리의 유사도를 판단하는 문제를 실습했다. 마지막으로 이번에는 텍스트를 단순히 분석해서 분류나 유사도를 측정하는 것이 아닌 직업 문장을 생성할 수 있는 text generation 문제를 실습해 볼 것이다. text generation에도 많은 문제가 있지만 ‘자연어의 꽃’이라고 불리는 ‘Chat bot’을 제작해 볼 것이다.

Chat bot 만들기

• 일반적으로 chat bot을 제작하는 방법은 매우 다양하다. 단순하게 rule based 기반으로 제작할 수도 있고, machine learning을 섞은 hybrid 기반, 특정 시나리오에서 동작 가능해지는 시나리오 기반까지 정의하는 사람에 따라 제작 방법이 매우 다양하다. 물론, 정의하는 것은 어디까지나 가용할 데이터의 성격에 매우 의존적일 것이다.

• 필자는 우선 제작방법 중에서 딥러닝 모델을 통한 chat bot을 만들어 볼 것이다. 또한 chat bot을 만들기 위한 딥러닝 모델에도 여러 가지가 있지만 그 중에서 번역 문제에서 이미 성능이 입증 된 Seq2seq를 활용하여 제작할 것이다.