[Deep Learning] seq2seq 를 이용한 챗봇 (Neural Machine Chatbot) 형태소 추가

기존의 포스트 대로 작업하면 일반적인 형태의 챗봇을 만들 수가 있지만, 한글은 교육 효과가 떨어질 수 밖에 없습니다. 실은 어마 어마한 교육 데이터가 존재한다면 이런 걱정 안하겠지만 애초에 교육 데이터가 많이 존재하지 않으니 그리고 실제로 많이 존재한다고 해도 한글은 원리상 형태소 분석을 추가해야 교육 효율이 좋아집니다. 


즉 seq2seq 방식에서는 


춘천에, 춘천에는, 춘천까지 


등등 춘천이 들어가는 단어를 전부 다르게 분류합니다. 춘천 이라는 명사에 의미를 주기가 어렵습니다. 영어라면 단어 위주로 나뉘어 지니까 이런 문제가 없지만 한글은 조사 때문에 형태소 분석이 필요합니다. 명사랑 조사를 분리시켜서 교육을 시키면 춘천 이라는 단어에 대한 교육을 시킬 수가 있기 때문에. 교육 효과가 높을 수가 있습니다. 


형태소 분석은 KoNLPy  를 씁니다. GPL 이기 때문에 나중에 상업용으로 적용하실 때는 형태소 분석 모듈을 새로 짜줘셔야 합니다. 


-- EDITED -- 

혹시라도 설치가 안되면 라이브러리 다시 링크후에 재시도 하면 됩니다. 

libmecab.so.2를 찾을 수 없는 에러가 나는 경우, 다음과 같이 할 수 있습니다.

  • 라이브러리를 다시 링크하고 확인후 재시도

    $ sudo ldconfig