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파이썬으로 챗봇 만들기 - 자연어 처리와 머신러닝을 이용하여

Sumit Raj (지은이), Daniel Lee (옮긴이) | 영진.com(영진닷컴)
  • 등록일2021-06-21
  • 파일포맷pdf
  • 파일크기14 M  
  • 지원기기아이폰, 아이패드, 안드로이드, 태블릿, PC
  • 평점 평점점 평가없음
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책소개

챗봇 설계부터 구현 및 배포까지 한 번에 끝내기이 책의 구성Chapter 2: 챗봇에서의 자연어 처리(Natural Language Processing for Chatbots)Chapter 3: 쉬운 방법으로 챗봇 구축하기(Building Chatbots the Easy Way)Chapter 4: 어려운 방법으로 챗봇 구축하기(Building Chatbots the Hard Way)Chapter 5: 챗봇 배포하기(Deploying Your Chatbot)

저자소개

코딩과 애플리케이션 제작을 좋아하고, 머신러닝과 자연어 처리에 관심이 많은 파이썬 전문가이다. 현재 인도의 GeoSpark 연구센터에서 시니어 솔루션 설계자로 활동하고 있다. 다양한 온라인/오프라인 채널을 활용하여 파이썬 프로그래밍에 관한 조언을 주는 멘토 역할을 하고 있으며, PyLadies Meetup 그룹과 인도 일류 교육기관들에서 연설자로 나서고 있다.

● 웹 사이트 https://sumitraj.in

목차

Chapter 1. 많은 사람들에게 사랑 받고 있는 챗봇

1-1 챗봇 사용의 인기

1-2 The Zen of Python 그리고 그 원리가 챗봇에도 적용되는 이유?

1-3 챗봇의 필요성

1-3-1 비즈니스 관점

1-3-2 개발자 관점에서의 챗봇

1-4 챗봇의 영향을 받을 산업

1-5 챗봇의 간략한 타임라인

1-6 챗봇을 통해 해결할 수 있는 문제는 무엇일까?

1-7 QnA 챗봇

1-8 챗봇과 함께 시작하기

1-9 챗봇에서의 결정 트리(Decision Trees)

1-10 챗봇/봇 개발 프레임워크 추천 사이트

1-11 챗봇의 구성요소와 사용되는 용어들



Chapter 2. 챗봇에서의 자연어 처리

2-1 챗봇을 만들기 위해 자연어 처리를 알아야 하는 이유

2-2 spaCy란 무엇인가?

2-3 spaCy의 특징들

2-4 챗봇 구축에 필요한 자연어 처리의 기본적인 방법

2-5 챗봇 개발에 유용한 자연어 처리 기능들

요약



Chapter 3. 쉬운 방법으로 챗봇 구현하기

3-1 Dialogflow 소개

3-2 시작하기

3-3 음식 주문 챗봇 만들기

3-4 Dialogflow 챗봇을 웹에 배포하기

3-5 Dialogflow 챗봇과 페이스북 메신저 연동하기

3-6 Fulfillment

요약



Chapter 4. 어려운 방법으로 챗봇 구현하기

4-1 Rasa NLU란 무엇인가?

4-2 처음부터 다시 챗봇을 학습시키고 구축하기

4-3 Rasa Core 를 이용한 대화 관리(Dialog Management)

4-4 챗봇에서 커스텀 액션(Custom Actions) 작성하기

4-5 챗봇 학습을 위한 데이터 준비하기

4-6 챗봇 테스트하기

요약



Chapter 5. 챗봇 배포하기

5-1 첫 번째 단계

5-2 Rasa의 자격 증명(Credential) 관리

5-3 페이스북에 챗봇 배포하기

5-4 슬랙(Slack)에 챗봇 배포하기

5-5 자체적으로(on Your Own) 챗봇 배포하기

요약

한줄 서평