감정별 표현 구축 및 문장 내 태깅

개요

• 산업 분류: IT/공학
• 세부 Task: 태깅 및 감정 표현 구축
• 데이터 출처: 고객사 제공 원문
• 작업량: Confidential
• 납품 형태: xlsx(Excel)
• 활용 서비스: Confidential

문제

문장 내에서 감정 표현부분(Sadness, Anger, Joy, Fear, Surprise)이 주로 어디에 위치하는지 머신이 감지할 수 있게 만드는 프로젝트였습니다. 문장 안에 감정이 없는 부분과 감정이 드러나는 부분이 공존하고 있었는데 감정에도 맥락이 있으므로 갑작스럽게 발현될 수 없기 때문에 감정이 없는 부분을 구축하는 게 어려운 부분이었습니다. 서프라이즈, 피어의 경우 한국의 전통적 감정 분류에 없는 감정이어서 더욱 어려움이 있었습니다.

해결 방안

TEXTNET은 국내 심리+국어+AI 분야의 감정 분류 논문을 읽고 자료를 모았습니다. 감정의 기준이 개인마다 다르기 때문에 여러 개의 안을 제안하는 등 객관적이기 어려운 내용에서 객관성을 확보하려 노력했습니다.

이 프로젝트의 데이터 기획은 아래 Project Manager가 담당했습니다.
남보름

TEXTNET 소개

지금의 딥러닝을 있게 한 AI Guru 제프리 힌튼의 데이터셋 'ImageNet'에 어원을 둔 TEXTNET은 (주)스피링크가 운영하는 AI/챗봇을 위한 텍스트 데이터 설계 및 구축 서비스입니다.

TEXTNET은 언어학, 심리학, 전산언어학 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 데이터 설계 방법을 제안합니다. 프로젝트 목적에 따라 적합한 숙련 작업자를 선별하여 투입하고, 체계적이고 효율적으로 고품질의 학습데이터를 생산합니다.

TEXTNET은 삼성, LG, KT, SK 등 유수 대기업의 데이터 구축 파트너로 함께하며 금융, 마케팅, 콘텐츠, 메타버스, 서비스 기획, CS 등 다양한 도메인을 다루고 있습니다.