熱愛利用數據、程式、演算法來解決問題的 Python Developer。
目前任職於中國信託商業銀行數據研究發展中心，協助金融機構面對數位轉型下的挑戰。
自然語言理解(NLU)為建構問答系統的核心。要讓智慧代理人能夠以對話的方式來協助人類完成各式各樣目標， 就需要一個具有意圖及實體識別能力的自然語言理解引擎。
在這次演講中，講者將以一個後端工程師初次踏入自然語言處理領域的姿態，介紹實作NLU模組所需要使用的NLP技術與相對應機器學習的方法，接著分享基於RasaNLU開源專案來達成目標的過程與採用此方案的優點。
最後，除了透過統計來驗證模型能力以外，也搭配Rasa Core建構一個智慧型對話代理人，跟市面上應用在金融場景的智慧客服做個比較。