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Machine Reading Comprehension에 대한 2개의 태그 검색결과가 있습니다.
- 블로그 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. 이렇게 챗봇이 유용하다는데, 이 글을 읽는 분들 중에서도 우리 비즈니스도 챗봇...
- 블로그 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...