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자연어 처리 관련 Blog
한국어 임베딩 저자 이기창님 블로그 - ratsgo's blog
문장 임베딩과 다양한 자연어처리 모델에 대해 구체적인 설명이 있음. 하지만 bert 이후에는 유료.
자연어처리 무료 학습 사이트
파이토치랑 텐서플로우 등등 자료 대박 많음
KOCHAT
RASA
소개
Rasa는 대화형 AI를 구현하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. Rasa는 자연어 이해(NLU)와 대화 관리를 위한 라이브러리를 제공하여, 사용자가 쉽게 대화형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕습니다. Rasa는 파이썬으로 작성되었으며, 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.
Rasa의 주요 기능
- 자연어 이해(NLU): Rasa는 사용자의 발화를 이해하고, 의도(intent)와 entity를 추출합니다. 이를 통해 대화의 의도를 파악하고 필요한 정보를 수집할 수 있습니다.
- 대화 관리: Rasa는 대화의 흐름을 관리하여 효과적인 대화를 진행할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 사용자의 요청에 대해 적절한 답변을 제공하거나, 필요한 정보를 수집하기 위해 다양한 질문을 제시할 수 있습니다.
- 대화 기록 및 분석: Rasa는 대화의 기록을 저장하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해, 사용자의 대화 패턴과 요구사항을 파악하여 대화형 AI 시스템을 개선할 수 있습니다.
Rasa의 활용 사례
Rasa는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스나 상담 시스템에서는 Rasa를 이용하여 고객의 요구사항을 파악하고, 적절한 답변을 제공할 수 있습니다. 또한, 의료 분야에서는 Rasa를 이용하여 환자의 증상을 파악하고, 진단을 도와줄 수 있습니다.
결론
Rasa는 대화형 AI 구현을 위한 강력한 도구입니다. 자연어 이해, 대화 관리, 대화 기록 및 분석 기능을 제공하여, 사용자가 쉽게 대화형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Rasa의 활용 사례는 다양하며, 더 많은 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.
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