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[ML Study Jams Vol.4] Qwiklabs：Dialogflow で AI チャットボットを実装する

Dialogflow で AI チャットボットを実装する
内容：Dialogflowで簡単なチャットボットを実装。Dialogflowの使い方がメインで機械学習に関する内容は無いが、チャットボットの構築に興味があったので選択。

Dialogflow のコンセプトと構成
  • Dialogflow は会話構築ツール。人間の言語をインテント（会話の意図）とアーギュメント（会話の議題）とに区別する。
  • エージェント はエンドユーザーとの会話を処理する仮想エージェント。人間の言語のニュアンスを理解する自然言語理解モジュールである。エージェントをアプリ、プロダクト、またはサービスに組み込み、人のリクエストを利用可能なデータに変換するために使用。ユーザーからの入力データがエージェント内のいずれかのインテントと一致する場合に変換が行われる。
  • インテント はエージェントのコンポーネント。インテントを結合することで会話全体を処理。ユーザーの発話データとソフトウェアで求められるアクションのマッピングを行う。
  • エンティティ 自然言語入力からパラメータ値を取り出すときに使用。
  • コンテキストは、ユーザーのリクエストの現在のコンテキストを表す。曖昧なフレーズや、ユーザーの設定、ユーザーの地理的なロケーション、アプリでの現在のページ、会話のトピックによって意味が異なるフレーズを区別するときに使用。
  • フルフィルメントは、一致したインテントからの情報をウェブサービスに渡し、その結果を取得できる Webhook。

実際のラボ
  • 基本はポチポチ進めて行けばラボは完了できる
  • [Try it now]でボットのテストを実施できるが、適当に入れると誤った学習をするので注意
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