대기업, 금융기관, 공공기관 등 국내 AI 선도 고객사와 함께한 레퍼런스를 소개합니다.

MRC 학습을 위한 지문기반 QA 문장 구축

조회수 726








멀티턴 대화 데이터 구축
MRC 학습을 위한 지문기반 QA 문장 구축




고객사




산업분류데이터량가공난이도
IT/공학10만 문장





담당자






이지예, 이유





고객사의 고민

페르소나를 가진 AI 어시스턴트와의 지식 정보 중심의 Q&A 데이터를 필요로 했습니다. 이 데이터는 다수의 도메인으로 양질의 데이터를 구축해 MRC 엔진의 학습 효과를 높인다는 목표가 있었습니다. 

이를 위해 위키피디아 내 서로 다른 페이지의 4개 지문을 바탕으로 복합 정보를 활용한 대화 데이터를 만들어야 하는 어려움이 있었습니다. 


TEXTNET의 솔루션

우선 여러 지문을 참고해야 하는 크루의 데이터 구축 과정이 효율적일 수 있도록 불필요한 과정을 없애고 데이터 구축 자체에 집중할 수 있게 작업 구조를 설계했습니다. 크루의 시선 흐름을 고려하여 설계한 작업구조를 고안, 적용하여 생산성을 높였습니다.

활용해야 하는 지문이 여러가지여서 어려운 작업이었지만, TEXTNET은 여러 지문을 활용하여 이어지는 두 번째 턴 대화에 담아 복합 정보를 제공했습니다. 다양한 도메인 정보를 지닌 데이터를 구축하기 위해 리서치를 통해 추가적인 정보를 찾아 구축에 활용했습니다. 





TEXTNET은...

국문학, 언어학, 심리학 석·박사를 포함한 전문 인력으로 구성된 언어전문가 그룹으로서, 
고객사의 니즈에 부합하는 텍스트 데이터를 설계·가공·구축하고
내부 R&D를 통해 설계 방식을 지속적으로 개선하여 최적의 설계 방법을 제안합니다.
프로젝트 목적에 따라 적합한 숙련된 크루를 선별하여 투입하고,
체계적이고 효율적으로 고품질의 학습데이터를 생산합니다.


>> 서비스 문의하러 가기


사업자명. 주식회사 스피링크 | 대표자명. 고경민

E-mail. cs@textnet.kr

Addr. 서울시 용산구 한강대로 366 트윈시티 남산 오피스동 패스트파이브 서울역점 807호, 812호

Biz License. 827-86-00073