Chat bot making process using Python 3 & TensorFlowJeongkyu Shin
Recently, chat bot has become the center of public attention as a new mobile user interface since 2015. Chat bots are widely used to reduce human-to-human interaction, from consultation to online shopping and negotiation, and still expanding the application coverage. Also, chat bot is the basic of conversational interface and non-physical input interface with combination of voice recognition.
Traditional chat bots were developed based on the natural language processing (NLP) and bayesian statistics for user intention recognition and template-based response. However, since 2012, accelerated advance in deep-learning technology and NLPs using deep-learning opened the possibilities to create chat bots with machine learning. Machine learning (ML)-based chat bot development has advantages, for instance, ML-based bots can generate (somewhat non-sense but acceptable) responses to random asks that has no connection with the context once the model is constructed with appropriate learning level.
In this talk, I will introduce the garage chat bot creation process step-by-step. I share the idea and implementations of multi-modal machine learning model with context engine and conversion engine. Also, how to implement Korean natural language processing, continuous conversion and tone manipulation is also discussed.
Chat bot (챗 봇)은 2015년부터 모바일을 중심으로 새로운 사용자 UI로 주목받고 있다. 챗 봇은 상담시 인간-인간 인터랙션을 줄이는 용도부터 온라인 쇼핑 구매에 이르기까지 다양한 분야에 활용되고 있으며 그 범위를 넓혀 나가고 있다. 챗 봇은 대화형 인터페이스의 기초이면서 동시에 (음성 인식과 결합을 통한) 무입력 방식 인터페이스의 기반 기술이기도 하다.
기존의 챗 봇들은 자연어 분석과 베이지안 통계에 기반한 사용자 의도 패턴 인식과 그에 따른 템플릿 응답을 기본 원리로 하여 개발되었다. 그러나 2012년 이후 급속도로 발전한 딥러닝 및 그에 기초한 자연어 인식 기술은 기계 학습을 이용해 챗 봇을 만들 수 있는 가능성을 열었다. 기계학습을 통해 챗 봇을 개발할 경우, 충분한 학습도의 모델을 구축한 후에는 학습 데이터에 따라 컨텍스트에서 벗어난 임의의 문장 입력에 대해서도 적당한 답을 생성할 수 있다는 장점이 있다.
이 발표에서는 Python 3 및 TensorFlow를 이용하여 딥러닝 기반의 챗 봇을 만들 경우에 경험하게 되는 문제점들 및 해결 방법을 다룬다. 봇의 컨텍스트 엔진과 대화 엔진간의 다형성 모델을 구현하고 연결하는 아이디어와 함께 자연어 처리 및 연속 대화 구현, 어법 처리 등을 어떻게 모델링할 수 있는 지에 대한 아이디어 및 구현과 팁을 공유하고자 한다.
2017 tensor flow dev summit (Sequence Models and the RNN API)
작성된 자료로 2017년 2월 22일 오후 8시 부터 Maru180에서
GDG Seoul 에서 주최한 2017 Tensorflow Dev Summit Extended Seou에서
발표를 진행
Sequence Models and the RNN API 정리 내역 공유
The Chatbots Are Coming: A Guide to Chatbots, AI and Conversational InterfacesTWG
2016 is the year of all things conversational. Chatbots, suddenly, are everywhere. Driven by the explosion in popularity of messaging apps like Kik, Slack and Facebook Messenger, chatbots are quickly becoming a core part of the software product mix.
So does your business need a chatbot? This deck will help you understand the massive opportunity for companies who are bold enough to start building chatbots of their own.
(Already au fait with chatbots and looking for a software team to help you with yours? Skip to slide 47 to see some of the chatbots we've built at TWG for our clients and ourselves.)
'마인드챗'은 신체 센서로 스트레스를 측정하여,
모바일 채팅봇 심리상담 서비스를 제공합니다.
Mind Chat is a mobile service you can have a chat with your mobile chatbot to care your mental health.
모바일 애플리케이션 개발자(신입/경력)
모집기간 : ~ 6월 5일 까지
플리토(Flitto)는 집단지성 번역 플랫폼입니다.
플리토는 세계의 수많은 사람들이 쓰는 서비스를 만들어 나가고 있습니다. 영어를 쓰는 사람도, 중국어를 쓰는 사람도, 아랍어를 쓰는 사람도, 그리고 한국어를 쓰는 사람도 서로가 가진 능력을 나누면서 불편함 없이 이야기할 수 있는 곳, 이를 위해서 플리토의 기획자, 디자이너, 개발자들은 아이디어를 내고 실력을 발휘하면서 매일매일 새롭게 서비스를 만들어 나가고 있습니다. 특히 많은 사람들이 재미있게 쓸 수 있도록 함께 모바일 애플리케이션을 개발해 나갈 개발자를 찾습니다.
Chat bot making process using Python 3 & TensorFlowJeongkyu Shin
Recently, chat bot has become the center of public attention as a new mobile user interface since 2015. Chat bots are widely used to reduce human-to-human interaction, from consultation to online shopping and negotiation, and still expanding the application coverage. Also, chat bot is the basic of conversational interface and non-physical input interface with combination of voice recognition.
Traditional chat bots were developed based on the natural language processing (NLP) and bayesian statistics for user intention recognition and template-based response. However, since 2012, accelerated advance in deep-learning technology and NLPs using deep-learning opened the possibilities to create chat bots with machine learning. Machine learning (ML)-based chat bot development has advantages, for instance, ML-based bots can generate (somewhat non-sense but acceptable) responses to random asks that has no connection with the context once the model is constructed with appropriate learning level.
In this talk, I will introduce the garage chat bot creation process step-by-step. I share the idea and implementations of multi-modal machine learning model with context engine and conversion engine. Also, how to implement Korean natural language processing, continuous conversion and tone manipulation is also discussed.
Chat bot (챗 봇)은 2015년부터 모바일을 중심으로 새로운 사용자 UI로 주목받고 있다. 챗 봇은 상담시 인간-인간 인터랙션을 줄이는 용도부터 온라인 쇼핑 구매에 이르기까지 다양한 분야에 활용되고 있으며 그 범위를 넓혀 나가고 있다. 챗 봇은 대화형 인터페이스의 기초이면서 동시에 (음성 인식과 결합을 통한) 무입력 방식 인터페이스의 기반 기술이기도 하다.
기존의 챗 봇들은 자연어 분석과 베이지안 통계에 기반한 사용자 의도 패턴 인식과 그에 따른 템플릿 응답을 기본 원리로 하여 개발되었다. 그러나 2012년 이후 급속도로 발전한 딥러닝 및 그에 기초한 자연어 인식 기술은 기계 학습을 이용해 챗 봇을 만들 수 있는 가능성을 열었다. 기계학습을 통해 챗 봇을 개발할 경우, 충분한 학습도의 모델을 구축한 후에는 학습 데이터에 따라 컨텍스트에서 벗어난 임의의 문장 입력에 대해서도 적당한 답을 생성할 수 있다는 장점이 있다.
이 발표에서는 Python 3 및 TensorFlow를 이용하여 딥러닝 기반의 챗 봇을 만들 경우에 경험하게 되는 문제점들 및 해결 방법을 다룬다. 봇의 컨텍스트 엔진과 대화 엔진간의 다형성 모델을 구현하고 연결하는 아이디어와 함께 자연어 처리 및 연속 대화 구현, 어법 처리 등을 어떻게 모델링할 수 있는 지에 대한 아이디어 및 구현과 팁을 공유하고자 한다.
2017 tensor flow dev summit (Sequence Models and the RNN API)
작성된 자료로 2017년 2월 22일 오후 8시 부터 Maru180에서
GDG Seoul 에서 주최한 2017 Tensorflow Dev Summit Extended Seou에서
발표를 진행
Sequence Models and the RNN API 정리 내역 공유
The Chatbots Are Coming: A Guide to Chatbots, AI and Conversational InterfacesTWG
2016 is the year of all things conversational. Chatbots, suddenly, are everywhere. Driven by the explosion in popularity of messaging apps like Kik, Slack and Facebook Messenger, chatbots are quickly becoming a core part of the software product mix.
So does your business need a chatbot? This deck will help you understand the massive opportunity for companies who are bold enough to start building chatbots of their own.
(Already au fait with chatbots and looking for a software team to help you with yours? Skip to slide 47 to see some of the chatbots we've built at TWG for our clients and ourselves.)
'마인드챗'은 신체 센서로 스트레스를 측정하여,
모바일 채팅봇 심리상담 서비스를 제공합니다.
Mind Chat is a mobile service you can have a chat with your mobile chatbot to care your mental health.
모바일 애플리케이션 개발자(신입/경력)
모집기간 : ~ 6월 5일 까지
플리토(Flitto)는 집단지성 번역 플랫폼입니다.
플리토는 세계의 수많은 사람들이 쓰는 서비스를 만들어 나가고 있습니다. 영어를 쓰는 사람도, 중국어를 쓰는 사람도, 아랍어를 쓰는 사람도, 그리고 한국어를 쓰는 사람도 서로가 가진 능력을 나누면서 불편함 없이 이야기할 수 있는 곳, 이를 위해서 플리토의 기획자, 디자이너, 개발자들은 아이디어를 내고 실력을 발휘하면서 매일매일 새롭게 서비스를 만들어 나가고 있습니다. 특히 많은 사람들이 재미있게 쓸 수 있도록 함께 모바일 애플리케이션을 개발해 나갈 개발자를 찾습니다.
1. AI 기술을 활용한 스케줄링
개인 비서 'KONO'
kono.ai
Home Angle List
angel.co/kono
jchoi@kono.ai
Contact
2. 직장인들은 상당히 많은 시간을 직장에서 낭비하고 있습니다!
특히, 미팅을 잡기 위해
시도때도 없는 이메일 커뮤니케이션. 그로 인한 업무 방해(Interruption)
304
Weekly Biz emails
PROBLEM
62
Meetings a Month
56
Interruptions a day
3. Negotiate times & places
Send, Wait answers
Create Calendar invites
SMS
SOLUTION
Kono 는 미팅(약속)을 관리하기 위한 수많은 이메일과 불필요한 방해를 줄여줍니다.
그래서, 직장인들이 미팅을 더 잘 준비하고, 비즈니스에 집중할 수 있도록 해줍니다.
8. WHEN - TECHNOLOGY
Event Prediction Model based on Deep Learning (RNN)
Find the best time slots through learning User’s event patterns
<Learning Model based on RNN>
<Performance Checking on the Calendar Map>
<Time Recommendation>
9. WHO - Technology
Event 빅데이터 분석을 통한 사용자 일정 분석
사용자의 거주 지역에 따른 생활 패턴 분석(문화적 영향) 및 개인별 행동 패턴 분석
사용자의 거주 지역에 따라 다른 생활 패턴
문화적 차이
사용자 개인의 행동 패턴에 따른 차이
11. Language Understanding - TECHNOLOGY
Lexical Input / Output through email/chat-bot interfaces
Focusing on Natural Language Understanding(NLU) based on analyses of dialogue history, event
data, contextual data
KONO
Engine
12. Hey, Jaehoon
How about next Thursday afternoon
at Costa Coffee, Raffles City? Will let
Kono help in scheduling.
Cheers,
Ben
Language Understanding - TECHNOLOGY
13. KONO, can you work with Annie (CC'd, on
behalf of Cal), Schwin and Tod to schedule and
hour on Tuesday or Wednesday this week?
This will be a call, and the subject is "China Trip
Update".
Language Understanding - TECHNOLOGY
14. Language Understanding - TECHNOLOGY
I wonder if I could not stop by your office on High Street on
my way back from Changi airport at around 11:00 am or
so , on Wed 19oct
My flight is landing at 10 something so I should be able to
be at your office an hour after having landed that is approx
11am
Is that possible ?
결론 : 미안한데, 우리 약속 11시로 바꿔도 될까?
15. Future : Chatbot
언어를 이해하고 나면, CHATBOT!
• API 형태의 Chatbot engine
• 대화를 이해
• 상황에 맞는 반응
17. COMPANY : KONOLABS
Headquaters : San Francisco, California, USA
R&D Center : Seoul, Korea ( 7 Engineers)
12 full time employees in Seoul, San Francisco, and Singapore