- 챗봇 빌더는 성에 안차고, 자신만의 딥러닝 챗봇 애플리케이션을 만드시고 싶으신가요?
- Kochat을 이용하면 손쉽게 자신만의 딥러닝 챗봇 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.
# 1. 데이터셋 객체 생성
dataset = Dataset(ood=True)
# 2. 임베딩 프로세서 생성
emb = GensimEmbedder(model=embed.FastText())
# 3. 의도(Intent) 분류기 생성
clf = DistanceClassifier(
model=intent.CNN(dataset.intent_dict),
loss=CenterLoss(dataset.intent_dict)
)
# 4. 개체명(Named Entity) 인식기 생성
rcn = EntityRecognizer(
model=entity.LSTM(dataset.entity_dict),
loss=CRFLoss(dataset.entity_dict)
)
# 5. 딥러닝 챗봇 RESTful API 학습 & 빌드
kochat = KochatApi(
dataset=dataset,
embed_processor=(emb, True),
intent_classifier=(clf, True),
entity_recognizer=(rcn, True),
scenarios=[
weather, dust, travel, restaurant
]
)
# 6. View 소스파일과 연결
@kochat.app.route('/')
def index():
return render_template("index.html")
# 7. 챗봇 애플리케이션 서버 가동
if __name__ == '__main__':
kochat.app.template_folder = kochat.root_dir + 'templates'
kochat.app.static_folder = kochat.root_dir + 'static'
kochat.app.run(port=8080, host='0.0.0.0')- 한국어를 지원하는 최초의 오픈소스 딥러닝 챗봇 프레임워크입니다. (빌더와는 다릅니다.)
- 다양한 Pre built-in 모델과 Loss함수를 지원합니다. NLP를 잘 몰라도 챗봇을 만들 수 있습니다.
- 자신만의 커스텀 모델, Loss함수를 적용할 수 있습니다. NLP 전문가에겐 더욱 유용합니다.
- 챗봇에 필요한 데이터 전처리, 모델, 학습 파이프라인, RESTful API까지 모든 부분을 제공합니다.
- 가격 등을 신경쓸 필요 없으며, 앞으로도 쭉 오픈소스 프로젝트로 제공할 예정입니다.
- 아래와 같은 다양한 성능 평가 메트릭과 강력한 시각화 기능을 제공합니다.
- 챗봇 분류 그림
- seq2seq 그림
- Fallback Detection 그림
- 데모 애플리케이션 템플릿
- 그 외의 그림 및 소스코드 : 본인 제작
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