NER(개체명 인식) 및 감정 분석
텍스트 속의 핵심 자산을 식별하고 감정의 깊이를 분석합니다: 프롬데이터의 정밀 NLP 가공
텍스트 속의 핵심 자산을 식별하고 감정의 깊이를 분석합니다: 프롬데이터의 정밀 NLP 가공
[ 데이터의 의미를 결정짓는 핵심 개체와 인간의 감정, 프롬데이터가 가장 정확하게 분류합니다]
방대한 텍스트 데이터에서 우리에게 진짜 필요한 정보는 무엇일까요? 누가(Person), 어디서(Location), 어떤 제품(Product)에 대해 이야기하고 있으며, 그들의 기분은 어떠한가를 정확히 뽑아내는 것이 NLP 모델의 성패를 가릅니다. 프롬데이터는 문맥에 따라 변하는 단어의 의미를 정확히 짚어내는 NER(Named Entity Recognition) 기술과, 숨겨진 뉘앙스까지 읽어내는 감정 분석(Sentiment Analysis) 솔루션을 통해 기업의 비정형 데이터를 고도화된 인사이트로 전환합니다.
왜 프롬데이터의 NER & 감정 분석은 정교한가?
1. 도메인 특화 개체명 사전(Dictionary) 구축 및 적용
일반적인 NER 모델은 전문 용어를 ‘일반 명사’로 오인하기 쉽습니다. 프롬데이터는 각 산업군에 최적화된 개체명 체계를 설계합니다.
- 전문 분야 확장: 법률(사건 번호, 조문), 의료(증상, 약물, 검사 수치), 금융(상장사명, 지표) 등 일반적인 NER에서 다루지 않는 특수 개체명을 정밀하게 태깅합니다.
- 중의성 해소(Ambiguity Resolution): 예를 들어 ‘애플’이 과일인지, 기업인지, 혹은 가수 이름인지를 주변 문맥을 통해 완벽히 판별하여 AI의 학습 혼선을 방지합니다
2. 단순 긍/부정을 넘어선 ‘속성 기반 감정 분석(ABSA)’
“배송은 빠른데 제품 품질은 아쉬워요.”라는 문장을 단순히 ‘중립’으로 처리하시겠습니까? 프롬데이터는 세부 속성별로 감정을 분리합니다.
- Aspect-Based Sentiment Analysis: 제품의 품질, 가격, 배송, 고객 서비스 등 각 속성별로 감정 점수를 부여하여 훨씬 입체적인 분석 데이터를 제공합니다.
- 감정 카테고리 세분화: 기쁨, 슬픔, 분노, 당황, 기대 등 인간의 복잡한 감정 상태를 다단계(Multi-level)로 분류하여 감성 컴퓨팅 모델의 성능을 극대화합니다.
3. 비유와 반어법을 읽어내는 언어 전문가의 검수
AI가 가장 어려워하는 ‘반어법’과 ‘풍자’는 결국 사람이 걸러내야 합니다.
- Nuance Correction: “정말 대단한 서비스네요(불만족 시)”와 같은 반어적 표현을 앞뒤 맥락과 이모지, 마침표의 사용 패턴까지 분석하여 실제 감정으로 교정합니다.
프롬데이터의 NER & 감정 분석 서비스 카테고리
프롬데이터는 텍스트 가공의 모든 기술적 난제를 해결합니다.
01. NER (개체명 인식) 및 관계 추출
- 개체명 태깅: 인물(PER), 단체(ORG), 지역(LOC), 시간(DAT) 등 표준 개체명은 물론, 고객사 맞춤형 개체명(Custom Entity) 태깅.
- 개체 간 관계 추출(Relation Extraction): 추출된 개체들이 서로 어떤 관계(예: 소속, 거주, 제조, 판매 등)를 맺고 있는지 논리적으로 연결하여 지식 그래프(Knowledge Graph) 구축의 기초를 마련합니다.
02. 감정 및 의도 분석 (Sentiment & Intent)
- 다중 감정 태깅: 텍스트에 내포된 7가지 이상의 감정 상태를 확률 기반으로 태깅합니다.
- 혐오 표현 및 욕설 탐지: 온라인 커뮤니티, 상담 로그 등에서 발생하는 혐오, 비하, 욕설 데이터를 분류하여 클린 AI 모델 학습을 지원합니다.
03. 개인정보 보호를 위한 비식별화 가공 (PII Masking)
- 개인 식별 정보 탐지: 이름, 전화번호, 주소, 계좌번호 등 민감 정보를 NER 기술로 자동 탐지하고 마스킹(Masking) 처리하여 데이터 보안을 확보합니다.
프롬데이터만의
‘Semantic QA’ 공정 단계
[Entity Taxonomy]
해당 산업군에 최적화된 태깅 클래스와 감정 분류 체계를 수립합니다.
[Annotator Matching]
언어학 전공자나 해당 분야 시니어 작업자를 배치하여 작업의 전문성을 높입니다.
[High-Precision Labeling]
텍스트를 형태소 단위로 쪼개어 가장 적합한 태그와 감정 점수를 부여합니다.
[Consistency Review]
여러 작업자가 동일한 문장을 어떻게 평가했는지 비교하여 데이터의 객관성(IAA)을 확보합니다.
[Logic Verification]
문맥적 모순이나 오태깅을 전수 조사하여 최종 무결성을 검증합니다.
산업별 도입 시나리오 (Application Cases)
| 산업 분야 | 활용 사례 | 기대 효과 |
|---|---|---|
| 이커머스 | 리뷰 데이터의 속성별(가격, 품질 등) 감성 분석 | 제품 개선 포인트 도출 및 자동 카테고리 분류 |
| 금융 / 증권 | 뉴스 및 리포트 내 주요 경제 지표 및 기업명 추출 | 실시간 시장 감성 모니터링 및 투자 지표 활용 |
| 공공 / 행정 | 민원 텍스트의 감정 및 핵심 키워드 인식 | 우선 처리 민원 자동 선별 및 민원 대응 효율화 |
| 마케팅 / PR | SNS 브랜드 언급량 및 우호도 분석 | 브랜드 위기 관리 및 트렌드 실시간 대응 |
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 구어체나 인터넷 신조어가 많은 데이터도 처리가 가능한가요?
A. 네, 프롬데이터는 매년 업데이트되는 신조어 DB와 실제 SNS 사용 사례를 바탕으로 가이드라인을 수립합니다. ‘ㅋㅋ’, ‘ㅠㅠ’와 같은 간투어 및 줄임말에 담긴 의도까지 정확히 분석합니다.
Q. 한 문장에 여러 개의 개체명이 섞여 있어도 정확히 분류하나요?
A. 물론입니다. 한 문장 내에 존재하는 수십 개의 개체명을 누락 없이 추출하며, 중첩된 개체명(Nested NER)에 대해서도 계층적 태깅을 지원합니다.
Q. 감정 분석의 기준을 우리 회사 매뉴얼에 맞출 수 있나요?
A.프롬데이터는 고객사 고유의 서비스 철학이 반영된 ‘감정 분류 기준서’를 먼저 제작합니다. 이를 통해 고객사가 정의한 ‘긍정’과 ‘부정’의 기준을 완벽히 데이터에 반영합니다.
데이터 속의 핵심 가치를 찾아내고 감정을 읽는 AI, 프롬데이터가 완성합니다.
텍스트는 단순한 글자의 나열이 아닙니다. 그 안에 숨겨진 비즈니스 기회(Entity)와 고객의 마음(Sentiment)을 프롬데이터의 정밀 가공으로 발견하세요