텍스트 데이터 라벨링에 대한 모든 것
우리는 매일 다양한 미디어(텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등)와 상호작용하며, 우리가 보고 있는 미디어를 처리하고 의미를 만들어 냅니다. 가장 일반적인 미디어 유형 중 하나는 우리가 의사소통에 사용하는 언어를 구성하는 텍스트입니다. 가장 일반적으로 사용되기 때문에 텍스트 데이터 라벨링은 정확하고 포괄적으로 수행되어야 합니다.
머신 러닝(ML)을 통해 기계는 텍스트를 읽고, 이해하고, 분석하고, 생성하는 방법을 배웁니다. 2020년 AI 및 머신 러닝 현황 보고서에 따르면, 기업의 70%는 텍스트를 AI 솔루션으로 사용하고 있다고 답했습니다. 이는 모든 산업 분야에서 텍스트 데이터 기반 솔루션의 비용 절감 및 수익 창출 효과가 막대하므로 당연한 결과라고 할 수 있죠.
기계가 인간의 언어를 해석하는 능력이 향상되면서, 고품질 텍스트 데이터를 사용한 학습의 중요성은 높아지고 있습니다. 이때, 고품질 학습 데이터 준비는 정확하고 포괄적인 텍스트 데이터 라벨링으로 시작해야 합니다.
정의
알고리즘은 더 큰 텍스트 데이터 라벨링 워크플로우의 일부인 AI 모델을 훈련하기 위해 많은 양의 어노테이션 처리된 텍스트 데이터를 사용합니다. 어노테이션 프로세스 중에 메타데이터 태그를 사용하여 데이터셋의 특성을 표시하죠. 텍스트 데이터 라벨링을 사용하면 해당 데이터에는 키워드, 구문 또는 문장과 같은 기준을 강조하는 태그가 포함됩니다. 특정 응용 분야에서 텍스트 데이터 라벨링에는 “화가 난” 또는 “비꼬는”과 같은 텍스트의 다양한 감정에 태그를 지정하여 단어에 숨겨진 인간의 의도나 감정을 인식하는 방법을 기계에 가르치는 것도 포함될 수 있습니다.
어노테이션 처리된 텍스트 데이터는 학습 데이터로 불리며 기계가 처리하는 것입니다. 텍스트 데이터 라벨링의 목표는 기계가 인간의 자연어를 이해하도록 지원하는 것입니다. 텍스트 데이터 전처리 및 텍스트 데이터 라벨링과 결합한 이 과정을 자연어 처리 또는 NLP라고 합니다.
이때 사용되는 태그는 정확하고 포괄적이어야 합니다. 텍스트 데이터 라벨링이 제대로 수행되지 않으면 기계가 문법적 오류나 명확성 또는 문맥적 문제를 나타낼 수 있기 때문이죠. 만약 은행 챗봇에 “계좌를 일시 정지하려면 어떻게 하나요?”라고 질문했는데 “귀하의 계좌는 일시 정지되지 않았습니다”라고 대답한다면, 그 기계는 분명 질문을 잘못 이해했고 더 정확하게 어노테이션 처리된 데이터에 대한 재교육이 필요합니다.
기계는 정확하게 어노테이션 처리된 텍스트 데이터에 대한 교육을 받은 후 자연어로 충분히 효율적으로 의사소통하는 법을 배울 것입니다. 이것은 인간이 할 수 있는 것보다 반복적이고 일상적인 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 조직의 시간, 비용 및 리소스를 확보하여 전략적인 노력에 집중할 수 있죠.
스마트 챗봇, 전자상거래 경험 개선, 음성 비서, 자동 번역기, 더 효율적인 검색 엔진 등 자연어 기반 AI 시스템의 응용 분야는 끝이 없습니다. 고품질 텍스트 데이터를 활용하여 트랜잭션을 능률화하는 기능은 모든 주요 산업에 걸쳐 고객 경험과 조직의 수익에 광범위한 영향을 미칩니다.
유형
텍스트 데이터 라벨링에는 정서, 의도, 의미, 관계 어노테이션과 같은 광범위한 유형이 포함됩니다. 이러한 옵션은 다양한 인간 언어(자연어)에서 사용됩니다.
감성 어노테이션
감성 어노테이션은 텍스트 데이터를 긍정, 부정 또는 중립으로 표시하여 텍스트에 숨겨진 태도와 감정을 평가합니다.
의도 어노테이션
의도 어노테이션은 텍스트를 요청, 명령 또는 확인과 같은 여러 범주로 분류하여 텍스트 데이터의 필요 또는 욕구를 분석합니다.
시맨틱 어노테이션
시맨틱 어노테이션은 사람, 장소 또는 주제와 같은 개념 및 개체를 참조하는 다양한 태그를 텍스트 데이터에 첨부합니다.
관계 어노테이션
관계 어노테이션은 문서의 여러 부분 간에 다양한 관계를 그리고자 합니다. 일반적인 작업에는 종속성 확인 및 상호 참조 확인이 포함됩니다.
라벨링하는 방법
먼저 텍스트 데이터 라벨링 작업을 수행할 인간 어노테이터를 찾습니다. 인간 어노테이터는 감성 데이터를 분석할 때 특히 유용한데, 감성 데이터는 종종 미묘한 차이를 보일 수 있고 은어 및 언어의 기타 사용에 있어 현대적 트렌드에 의존하기 때문입니다.
그럼에도 불구하고 대규모 텍스트 데이터 라벨링 및 분류 도구는 AI 모델의 배치를 낮은 가격으로 빠르게 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 해결하려는 문제의 복잡성과 조직의 리소스 및 재정적 상황에 따라 취할 수 있는 경로가 달라집니다.
조직에서 사용할 수 있는 어노테이션 옵션에 대한 자세한 내용은 데이터 라벨링 방법을 참고해주세요.
라벨링 시작 전에 알아야 할 것
1. 어떤 종류의 데이터가 필요한가요?
모델의 학습 데이터로 필요한 어노테이션 유형(문서 수준 라벨링, 토큰 수준 라벨링, 데이터 수집, 데이터 라벨링, 기계 예측 검토 등)을 정의합니다. 이는 목표를 정하기 위해 필수적인 첫 단계입니다.
2. 얼마나 많은 데이터가 얼마나 빨리 필요한가요?
볼륨 데이터와 필요한 데이터 처리량은 데이터 어노테이션 전략을 결정하는 데 중요한 요소입니다. 요구 사항이 적을 때는 오픈 소스 어노테이션 도구에서 시작하거나 셀프 서비스 플랫폼에 가입하는 것이 좋을 수 있습니다. 그러나 팀 내에서 어노테이션 처리된 텍스트 데이터의 필요성이 빠르게 증가할 것으로 예상되는 경우 시간을 내어 옵션을 평가하고 장기적으로 효과가 예상되는 플랫폼 또는 서비스 파트너를 선택하는 것이 좋습니다.
3. 데이터가전문화된도메인에있나요? 혹은영어가아닌언어로작성되어있나요?
특수 도메인 또는 영어가 아닌 언어로 된 텍스트 데이터를 사용하려면 어노테이터에게 관련 지식과 기술이 필요할 수 있습니다. 이는 데이터 어노테이션 작업을 확장할 때 제약이 될 수 있죠. 이 경우에는 이러한 특별한 요구를 충족할 수 있는 올바른 파트너를 선택하는 것이 필수적입니다.
4. 어떤 리소스를 가지고 있나요?
일부 조직에서는 데이터를 처리하고 모델을 구축할 수 있는 숙련된 엔지니어링 팀이 있을 수 있고 전문가 어노테이터 팀이 있을 수 있습니다. 혹은 자신만의 데이터 어노테이션 툴을 사용할 수도 있습니다. 어떤 리소스를 가지고 있든 외부 리소스를 획득할 때 그 가치를 극대화해야 합니다.
5. 텍스트기반데이터넘어서기
텍스트 데이터는 이미지, 음성 및 동영상 파일에서도 추출할 수 있습니다. 이러한 요구 사항이 발생할 때 텍스트 이외의 데이터에서 변환 작업을 처리할 수 있는 어노테이션 플랫폼 또는 서비스 공급자가 필요합니다. 어노테이션 솔루션을 선택할 때도 이 점을 고려해야 합니다.
텍스트 마이닝 (Text Mining)
텍스트마이닝은 컴퓨터 시스템을 활용하여 인간이 작성한 텍스트를 읽고 이해하는 과정으로, 비즈니스 인사이트 획득을 위한 중요한 도구입니다. 이를 통해 텍스트에서 정보를 추출하고 처리하여 다양한 데이터를 식별하며, 기업은 이를 통해 다양한 비정형 데이터 소스에서 중요한 인사이트를 얻습니다. 텍스트마이닝은 주로 문서 형태의 데이터를 다루며, 이는 논문, 신문 기사, 여론조사 등 다양한 형태로 나타납니다.
텍스트마이닝은 데이터 마이닝, 자연어 처리, 정보 검색 등 다양한 기술이 결합된 결과물로, 비정형 텍스트를 정형화하여 의미 있는 패턴과 새로운 인사이트를 찾아내는 프로세스를 의미합니다. 고급 분석 기술을 활용하여 숨겨진 관계를 찾고 중요한 정보를 발굴하는 데 사용되며, 데이터로부터 유용한 인사이트를 발굴하는 데 핵심 역할을 수행합니다.
에펜의 텍스트 데이터 라벨링 서비스
Appen은 20년이 넘는 데이터 어노테이션 경력을 갖고 있습니다. 이를 통해 저희는 성공적인 어노테이션 프로젝트를 위한 고급 리소스와 전문 지식을 습득할 수 있었습니다. 에펜의 지능형 어노테이션 플랫폼과 각각의 프로젝트에 맞춘 어노테이터 팀, 그리고 Appen이 보유한 AI 크라우드소싱 전문가의 라벨링이 결합하여, 세계적인 모델을 규모에 맞게 배치하는 데 필요한 고품질 학습 데이터를 제공합니다. 텍스트 라벨링, 이미지 라벨링, 오디오 라벨링, 비디오 라벨링 기능은 팀과 조직의 단기 및 장기 요구사항을 충족합니다. 데이터 어노테이션에 필요한 요구사항이 무엇이든, Appen의 플랫폼, 크라우드, 관리형 서비스 팀은 AI 및 ML 프로젝트를 배포하고 유지 관리하는 데 도움을 드리기 위해 언제나 준비되어 있습니다.
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