문서 라벨링에서 표와 항목 구조를 분리해야 하는 이유는 AI가 문서 안의 글자뿐 아니라 정보의 위치와 관계를 이해해야 하기 때문입니다. 필드명과 값, 표의 행과 열, 제목과 본문 관계가 분리되어야 검색과 자동화에 활용할 수 있습니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 문서 라벨링의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 문서 컴포넌트를 제목, 본문, 표, 필드, 캡션으로 구분합니다.
- 표의 행·열·병합 셀과 항목 관계를 구조화합니다.
- JSON, CSV, XML 등 납품 포맷에 맞는 스키마를 설계합니다.
문서 구조화 및 지능형 디지털화는 OCR 이후의 데이터 활용도를 높입니다. 특히 RAG 지식 베이스나 행정 문서 아카이빙에서는 구조 정보가 답변 정확도에 영향을 줍니다.
구축 시 주의할 점
- 텍스트만 추출하면 표 안의 관계가 사라질 수 있습니다.
- 문서 양식이 여러 종류라면 공통 스키마와 예외 스키마를 나눠야 합니다.
관련 서비스 내부링크
이 주제와 직접 연결되는 서비스는 문서 구조화 및 지능형 디지털화, OCR 데이터 디지털화, RAG 지식 베이스 구축입니다.
상담이 필요한 경우 문의하기에서 프로젝트 조건을 남겨주세요.