자연어처리(NLP: Natural Language Processing)에 머신러닝(Machine Learning) 기술을 적용한 가상 에이전트챗봇은 이전보다 더 유용해지고 우리 생활에서 자주 사용하게 되었다. 또한 전 세계적으로 메신저의 사용이 늘어나면서 메신저 상에서의 챗봇 서비스가 주목받고 있다. 챗봇의 사용 목적이 다양해지면서 이를 간단하게 개발하기 위한 챗봇 빌더가 국내외로 출시되고 있으며, 본 연구에서는 챗봇 빌더에 따른 사용자 사용성을 조사해보려 한다. 본 연구는 누적된 데이터에 의한 차이가 없도록 진행하기 위해 챗봇 개발이 필요했다. 그래서 교내 도서관의 관련 정보를 제공해주는 챗봇을 각각의 빌더를 사용해 개발했으며, 빌더 내 UI와 메뉴들을 간단하게 소개한다. 연구에 사용할 챗봇 빌더는 의도 파악 방법에 따라 선정하였는데, Google의 Dialogflow는 통계기반의 챗봇 빌더이며 ...
자연어처리(NLP: Natural Language Processing)에 머신러닝(Machine Learning) 기술을 적용한 가상 에이전트챗봇은 이전보다 더 유용해지고 우리 생활에서 자주 사용하게 되었다. 또한 전 세계적으로 메신저의 사용이 늘어나면서 메신저 상에서의 챗봇 서비스가 주목받고 있다. 챗봇의 사용 목적이 다양해지면서 이를 간단하게 개발하기 위한 챗봇 빌더가 국내외로 출시되고 있으며, 본 연구에서는 챗봇 빌더에 따른 사용자 사용성을 조사해보려 한다. 본 연구는 누적된 데이터에 의한 차이가 없도록 진행하기 위해 챗봇 개발이 필요했다. 그래서 교내 도서관의 관련 정보를 제공해주는 챗봇을 각각의 빌더를 사용해 개발했으며, 빌더 내 UI와 메뉴들을 간단하게 소개한다. 연구에 사용할 챗봇 빌더는 의도 파악 방법에 따라 선정하였는데, Google의 Dialogflow는 통계기반의 챗봇 빌더이며 TF-IDF알고리즘과 나이브 베이즈 분류를 사용하여 의도 파악을 한다. Kakao의 i open builder는 유사도 기반의 챗봇 빌더로, 저장되어 있는 문장과 사용자의 입력 문장을 형태소 분석 후 토큰으로 나누어 비교하고 의도 파악을 진행한다. 사용성 조사를 통해 빌더의 인식률 차이와 인터페이스가 사용성에 기여한다는 것으로 나타났다. 이 연구는 특정 목적에 의해 완성된 챗봇의 성능이 아닌 제작 과정을 통해 챗봇 빌더의 성능을 비교 진행했다는 점에서 기존의 챗봇 연구들과 차별점을 지닌다. 또한 정체성과 인터페이스, 대화 디자인을 고려해 완성도 높은 챗봇을 제작하는 것에 대한 방향성을 제안한다.
자연어처리(NLP: Natural Language Processing)에 머신러닝(Machine Learning) 기술을 적용한 가상 에이전트 챗봇은 이전보다 더 유용해지고 우리 생활에서 자주 사용하게 되었다. 또한 전 세계적으로 메신저의 사용이 늘어나면서 메신저 상에서의 챗봇 서비스가 주목받고 있다. 챗봇의 사용 목적이 다양해지면서 이를 간단하게 개발하기 위한 챗봇 빌더가 국내외로 출시되고 있으며, 본 연구에서는 챗봇 빌더에 따른 사용자 사용성을 조사해보려 한다. 본 연구는 누적된 데이터에 의한 차이가 없도록 진행하기 위해 챗봇 개발이 필요했다. 그래서 교내 도서관의 관련 정보를 제공해주는 챗봇을 각각의 빌더를 사용해 개발했으며, 빌더 내 UI와 메뉴들을 간단하게 소개한다. 연구에 사용할 챗봇 빌더는 의도 파악 방법에 따라 선정하였는데, Google의 Dialogflow는 통계기반의 챗봇 빌더이며 TF-IDF 알고리즘과 나이브 베이즈 분류를 사용하여 의도 파악을 한다. Kakao의 i open builder는 유사도 기반의 챗봇 빌더로, 저장되어 있는 문장과 사용자의 입력 문장을 형태소 분석 후 토큰으로 나누어 비교하고 의도 파악을 진행한다. 사용성 조사를 통해 빌더의 인식률 차이와 인터페이스가 사용성에 기여한다는 것으로 나타났다. 이 연구는 특정 목적에 의해 완성된 챗봇의 성능이 아닌 제작 과정을 통해 챗봇 빌더의 성능을 비교 진행했다는 점에서 기존의 챗봇 연구들과 차별점을 지닌다. 또한 정체성과 인터페이스, 대화 디자인을 고려해 완성도 높은 챗봇을 제작하는 것에 대한 방향성을 제안한다.
Machine Learning and Natural Language Processing-based virtual agent, namely chatbot, became more useful than ever before and was frequently used in our daily life. Also, the use of the text-based messaging service is increasing worldwide; the chatbot as one type of messaging service is getting more...
Machine Learning and Natural Language Processing-based virtual agent, namely chatbot, became more useful than ever before and was frequently used in our daily life. Also, the use of the text-based messaging service is increasing worldwide; the chatbot as one type of messaging service is getting more attention as well. There are chatbot builders developed by both Korean and US companies. In this study, we investigated the usability of two chatbot builders. We developed the chatbots to provide information about a library. The chatbot builder to be used in the study was selected according to the intention identification method. Google's Dialogflow is a statistics-based chatbot builder, uses the TF-IDF algorithm and the Naive Bayes algorithm to determine the intent. Kakao's i - open builder is a similarity-based chatbot builder. It compares stored sentences with user's input sentences by morpheme analysis and then compares them by the token. The empirical usability study conducted as a part of this work, showed that recognition rates were different by the chatbot builders and the messenger interface generated by chatbot builder contributed to the usability. This research differs from the existing chatbot studies in that it does not compare the performance of the chatbots but the performance of the chatbot builders. In the future, the comparatively more complete chatbot should be developed and compared by including the persona, interface, and dialog scenario design.
Machine Learning and Natural Language Processing-based virtual agent, namely chatbot, became more useful than ever before and was frequently used in our daily life. Also, the use of the text-based messaging service is increasing worldwide; the chatbot as one type of messaging service is getting more attention as well. There are chatbot builders developed by both Korean and US companies. In this study, we investigated the usability of two chatbot builders. We developed the chatbots to provide information about a library. The chatbot builder to be used in the study was selected according to the intention identification method. Google's Dialogflow is a statistics-based chatbot builder, uses the TF-IDF algorithm and the Naive Bayes algorithm to determine the intent. Kakao's i - open builder is a similarity-based chatbot builder. It compares stored sentences with user's input sentences by morpheme analysis and then compares them by the token. The empirical usability study conducted as a part of this work, showed that recognition rates were different by the chatbot builders and the messenger interface generated by chatbot builder contributed to the usability. This research differs from the existing chatbot studies in that it does not compare the performance of the chatbots but the performance of the chatbot builders. In the future, the comparatively more complete chatbot should be developed and compared by including the persona, interface, and dialog scenario design.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.