TEXTNET

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최상의 AI 서비스를 위한 TEXT 정보를 체계화하고 설계하며, 최적의 데이터를 구축합니다.
진짜 사람처럼 말하는 챗봇을 만드는 사람들 - [직무 인터뷰 #3] 챗봇사업팀 팀장
팀 문화

진짜 사람처럼 말하는 챗봇을 만드는 사람들 - [직무 인터뷰 #3] 챗봇사업팀 팀장

들어가며 TEXTNET은 '인간과 AI가 서로 이롭게 공존하는 세상'이라는 미션을 바탕으로 사용자의 몰입을 만드는 데이터, 모델 구현을 위한 최적의 데이터를 만드는 일에 주력하고 있습니다. 특히 챗봇, 콜봇 등 대화형 AI의 사용자 만족도를 높이는 데 강점을 가지고 있는데요. 이는 언어학은 물론 심리학, 문예창작학, 전산언어학 등 관련 전문성을 갖춘 TEXTNET
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데이터 기획자에게 필요한 역량은? - [직무 인터뷰#2] 데이터사업팀 선임
팀 문화

데이터 기획자에게 필요한 역량은? - [직무 인터뷰#2] 데이터사업팀 선임

들어가며 TEXTNET은 '인간과 AI가 서로 이롭게 공존하는 세상'이라는 미션을 바탕으로 사용자의 몰입을 만드는 데이터, 모델 구현을 위한 최적의 데이터를 만드는 일에 주력하고 있습니다. 고객사의 모델에 맞는 데이터를 어떻게 하면 더 정확하게, 효율적으로 만들 수 있을지 고민하는 '데이터 기획'이 TEXTNET PM의 역할인데요. 오늘 소개할 분은
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서로 다른 팀원들을 아우르는 힘 - [직무 인터뷰 #1] 데이터사업팀 팀장
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서로 다른 팀원들을 아우르는 힘 - [직무 인터뷰 #1] 데이터사업팀 팀장

들어가며 TEXTNET은 '인간과 AI가 서로 이롭게 공존하는 세상'이라는 미션을 바탕으로 사용자의 몰입을 만드는 데이터, 모델 구현을 위한 최적의 데이터를 만드는 일에 주력하고 있습니다. 다양한 도메인과 목적을 가진 AI 서비스를 위한 맞춤형 데이터, 더 정확하고 품질이 높은 데이터 구축을 위한 기획에 몰두하는 TEXTNET의 핵심 인력은 PM이라고 할 수
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TEXTNET, 국내 최대 자연어처리 학회 HCLT2022에 논문 채택
뉴스

TEXTNET, 국내 최대 자연어처리 학회 HCLT2022에 논문 채택

인공지능 학습용 텍스트 데이터 구축 및 설계 서비스인 TEXTNET의 논문이 2022 한글 및 한국어 정보처리 학술대회(HCLT2022)에 채택되었습니다! 구두발표로 채택된 TEXNTET의 논문은 ‘성격유형별 문체 특성 기반 맞춤형 광고메시지 자동생성 연구’입니다. 고객의 성격 유형을 구분하고, 이를 바탕으로 문체를 달리하여 고객 성향에 맞춘 광고메시지를 자동 생성해내는 모델을 제안하고 있습니다. 이
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TEXTNET 데이터 구축 작업자 크루 여러분
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크라우드 워커? TEXTNET에선 크루라고 불러주세요!

Good bye 작업자, Hello 크루! 안녕하세요, TEXTNET 마케터 링귄이입니다! 오늘은 TEXTNET의 새로운 시도에 대해 이야기 해 보려고 해요. 궁금하시죠? TEXTNET은 프로젝트를 기반으로 업무가 진행되어요. 때문에 프로젝트가 생길 때마다 함께 일할 ‘작업자’를 채용하곤 했답니다. 하지만 어쩐지 사무적으로만 느껴지고, 업무를 시키는 입장으로만 함께 하게 되는 것 같았어요. 거기다 코로나 때문에 한
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기술적 접근에 기획적 접근을 더하다, Tag box
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대화형 AI, 기술적 접근에 기획적 접근을 더하다! Tag box란?

인간의 대화는 일정하지 않고, 조합 가능한 수도 무한대입니다. 대화의 흐름과 방향이 어디로 향하는 지 예측할 수 없기 때문에 설계 난도가 높은 편입니다. 거기다 상업적으로 활용될 경우에는 더 높은 수준의 설계가 선행되어야 합니다. ‘상업적으로 유의미한 연속대화 구현’을 위해, TEXTNET은 기술적 접근 뿐만 아니라 대화를 구성하고 조절하는 기획적(Rule-base)인 접근도
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대화 데이터 구축 과정
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대화 데이터셋이 만들어지는 과정

인공지능 학습 데이터는 상당 부분 ‘대화’의 형태를 띄고 있습니다. 고객이 발화 주체인 대화 데이터이거나, 디지털 휴먼의 경우 엔진이 먼저 대화를 시작하기도 하죠. 그런데 이런 대화 데이터는 어떤 과정으로 만들어질까요? 대화 데이터를 구축하는 과정에서 언어 전문성이 필수적인 이유는 무엇일까요? TEXTNET이 신규 고객사와 소통을 시작한다는 가정 아래, 과정을 하나하나 짚어볼까 합니다.
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초거대 AI의 추론 능력 향상을 위한 한국어 학습데이터 구축
고객 성공사례

초거대 AI의 추론 능력 향상을 위한 한국어 학습 데이터 구축

✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 스스로 학습하고 추론하는 초거대 AI에 필요한 데이터의 특성이 궁금하신 분 - 한국어 특성을 반영한 데이터 구축을 원하시는 분 개요 * 산업 분류: IT/공학 * 세부 Task: 데이터 레이블링(Labeled corpus), 문장 생성 * 데이터 출처: 개방 공공데이터 * 작업량: 데이터셋 8,000개 * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용
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