의도 추론(Intent Inference):
의도 추론은 사용자의 입력에서 의도를 파악하는 작업을 의미합니다. 사용자의 입력은 언어적인 형태로 표현되며, 이 입력을 분석하여 사용자가 원하는 작업 또는 의도를 파악합니다. 의도 추론은 대화 시스템이 사용자의 의도를 이해하고 적절한 응답을 생성하는 데 사용됩니다.
예시:
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사용자 입력: “오늘 날씨 알려줘.”
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추론된 의도: “날씨 정보 조회”
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사용자 입력: “음악 재생해줘.”
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추론된 의도: “음악 재생 요청”
엔터티 인식(Entity Recognition):
엔터티 인식은 사용자 입력에서 중요한 정보를 나타내는 엔터티를 식별하는 작업을 의미합니다. 엔터티는 예를 들어 날짜, 시간, 장소, 제품명과 같이 구체적인 정보를 나타내는 요소입니다. 엔터티 인식은 대화 시스템이 사용자의 의도와 요구에 따라 필요한 정보를 추출하는 데 사용됩니다.
예시:
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사용자 입력: “내일 오후 3시에 미팅이 있어.”
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추론된 엔터티: “날짜: 내일”, “시간: 오후 3시”, “이벤트: 미팅”
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사용자 입력: “아이폰을 구매하고 싶어.”
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추론된 엔터티: “제품명: 아이폰”, “구매 의도”
예제:
Python의 rasa 라이브러리를 사용하여 의도 추론과 엔터티 인식을 수행하는 예제 코드를 보겠습니다.
- 먼저
rasa라이브러리를 설치합니다.
pip install rasa`
- 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 정확하게 이해하기 위해 중요한 요소입니다. 이를 통해 대화 시스템은 더욱 효과적인 대화를 제공할 수 있습니다.