의도 추론(Intent Inference):

의도 추론은 사용자의 입력에서 의도를 파악하는 작업을 말합니다. 사용자의 의도는 그들이 무엇을 원하는지, 어떤 작업을 수행하려는지를 나타내며, 대화 시스템은 이 의도를 이해하여 적절한 응답을 생성해야 합니다. 의도 추론은 사용자의 입력을 분석하여 그에 해당하는 의도 레이블을 할당하는 프로세스를 포함합니다.

의도 추론의 예시:

• 사용자 입력: “오늘 날씨 알려줘.”

• 추론된 의도: “날씨 정보 조회”

• 사용자 입력: “음악 재생해줘.”

• 추론된 의도: “음악 재생 요청”

엔터티 인식(Entity Recognition):

엔터티 인식은 사용자 입력에서 중요한 정보인 엔터티를 인식하는 작업을 말합니다. 엔터티는 예를 들어 날짜, 시간, 장소, 제품명 등과 같이 구체적인 정보를 나타내는 요소입니다. 대화 시스템은 엔터티를 인식하여 필요한 정보를 추출하고 활용합니다.

엔터티 인식의 예시:

• 사용자 입력: “내일 오후 3시에 미팅이 있어.”

• 추론된 엔터티: “날짜: 내일”, “시간: 오후 3시”, “이벤트: 미팅”

• 사용자 입력: “아이폰을 구매하고 싶어.”

• 추론된 엔터티: “제품명: 아이폰”, “구매 의도”

예제 코드:

Python의 rasa 라이브러리를 사용하여 의도 추론과 엔터티 인식을 수행하는 예제 코드를 보겠습니다.

1. 먼저 rasa 라이브러리를 설치합니다.

pip install rasa` 

1. 아래의 예제 코드를 참고하여 의도 추론과 엔터티 인식을 수행합니다.

nlu.md: 의도와 엔터티 예제를 정의한 NLU 파일

## intent: weather_inquiry
- 오늘 날씨 알려줘
- 날씨 어때?
- 지금 날씨가 어때?
- 오늘 비 올까?

## intent: event_schedule
- 내일 오후 3시에 미팅이 있어
- 이번 주 금요일에 회의 예정
- 내일 아침 10시에 약속이 있는데 괜찮아?` 

**`config.yml`:** NLU 파이프라인 설정 파일

language: en
pipeline: supervised_embeddings` 

위의 코드는 rasa 라이브러리를 사용하여 의도 추론과 엔터티 인식을 수행하는 예제입니다. nlu.md 파일에 의도와 엔터티 예제를 작성하고, config.yml 파일에 NLU 파이프라인을 설정합니다.

의도 추론과 엔터티 인식은 사용자의 의도와 요청을 이해하고 처리하는 데 중요한 요소로, 응용 분야에 따라 다양한 방식으로 활용됩니다.