Multi-turn Reaction 은 여러 턴의 대화를 기억하여 적절한 답변을 제공하는 모델입니다.이 모델은 대화의 맥락을 잘 파악할 수 있어 더욱 사람다운 반응을 보여줍니다.대화의 맥락을 학습시키기 위해 자연어처리 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있는 BERT를 카카오톡 데이터로 학습시켰습니다.


데모

이전 대화 내용을 최대 5개까지 작성한 뒤 봇의 답변을 확인해보세요. 메시지는 엔터로 구분됩니다.Tip! : 최소 2개 문장을 엔터로 구분해서 입력해보세요 😉

대화 예시
난 크리스마스가 싫어
나 몸이 안 좋아
와 너무 졸려
오늘 뭐해?
못됐네
시간이 벌써 이렇게 됐네
입력

용도

대응 능력 향상

Multi-turn Reaction 모델은 어떠한 말에도 적절하게 반응하여, 대응할 수 없는 말의 비율을 현저히 낮춥니다.

맥락을 고려한 답변

Multi-turn Reaction 모델은 맥락을 고려한 답변을 제공하여 대화를 일관성 있게 이끌어나갈 수 있습니다.

더 많은 대화를 유도

Multi-turn Reaction 모델은 이전 대화 내용에 따라 다른 답변을 제공하기 때문에, 사용자는 인공지능이 말과 대화의 맥락을 이해하고 있다는 느낌을 받습니다. 이에 따라 사용자는 인공지능을 더욱 살아있는 대상처럼 느끼고 더 많은 대화를 시도하게 됩니다.


특징

문맥을 고려한 대응 능력

마지막 말이 같은 경우에도, 대화 맥락에 따라 각기 다른 답변을 제공합니다.

훨씬 더 잘 이어지는 대화

정보가 충분하지 않아도 사람처럼 대화 맥락을 이해하여, 일관성 있는 답변을 통해 대화를 이어나갑니다.

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