NLP·개체명 분석
NLP·개체명 분석은 텍스트 속 개체, 감정, 의도, 관계를 구조화해 자연어 처리 모델이 의미를 이해하도록 돕는 작업입니다.
비정형 데이터는 정해진 표 형태가 아닌 텍스트, 문서, 이미지, 음성, PDF, 상담 로그처럼 구조가 자유로운 데이터를 말합니다. AI 학습용으로 쓰려면 정제, 구조화, 라벨링, 비식별화 과정을 거쳐야 합니다.
코퍼스 데이터 수집은 일반 텍스트를 모으는 것이 아니라 특정 도메인이나 언어 목적에 맞는 말뭉치를 체계적으로 구성하는 작업입니다. 데이터의 출처, 문체, 용어, 구조, 품질 기준이 중요합니다.
NLP 라벨링에서 개체명 기준을 먼저 설계해야 하는 이유는 같은 단어라도 문맥과 산업에 따라 의미가 달라지기 때문입니다. 개체명 클래스, 포함 범위, 제외 기준이 없으면 작업자마다 다른 태그를 붙이게 됩니다.
감정 분석 라벨링은 단순히 문장을 긍정·부정으로 나누는 작업을 넘어, 감정의 대상, 강도, 맥락, 반어적 표현까지 함께 판단하는 작업입니다. 따라서 단순 분류보다 기준 설계와 예외 처리의 중요도가 높습니다.
대화 데이터 라벨링에서 페르소나와 톤앤매너를 관리해야 하는 이유는 AI가 일관된 역할과 말투를 유지하도록 학습시키기 위해서입니다. 페르소나가 흔들리면 대화형 AI의 신뢰도와 사용자 경험이 떨어집니다.
공공 행정 문서 데이터는 제목, 조항, 본문, 표, 첨부, 날짜, 기관명, 민원 유형 같은 구조 정보를 분리해 AI 학습용으로 정리해야 합니다. 단순 OCR 텍스트가 아니라 검색과 요약에 활용 가능한 구조화 데이터로 만드는 것이 중요합니다.
보험·금융 문서 AI에는 계약서, 약관, 청구서, 상담 로그, 심사 문서 같은 비정형 데이터를 텍스트 추출, 필드 구조화, 개체명 인식, 요약, RAG용 청킹 형태로 가공하는 작업이 필요합니다. 문서의 의미와 구조를 함께 보존해야 합니다.
공공 민원 챗봇용 데이터는 민원 유형, 질문 의도, 관련 법령·절차, 답변 근거, 예외 상황, 후속 안내를 구조화해 구축합니다. 단순 상담 문장 모음이 아니라 근거 기반 답변이 가능한 지식 베이스와 대화 시나리오가 필요합니다.
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AI 학습 데이터 구축, 처음 설계가 중요합니다.
필요한 데이터의 종류, 수량, 라벨 기준, 납품 포맷이 아직 명확하지 않아도 괜찮습니다. 프롬데이터가 프로젝트 목적에 맞는 AI 학습 데이터 구축 범위부터 함께 정리해드립니다.