혐오표현 및 기타 비속어, 성적 표현 태깅

개요

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

문제

혐오 표현을 우선적으로 찾아내고, 나머지 유해 데이터 항목들을 순서도에 맞게 분류하는 모델에 필요한 학습 데이터를 구축하는 작업이었습니다. 때문에 혐오 표현을 1순위로 태깅 할 필요가 있었고, 기타 비속어와 성적 표현은 기타로 태깅 하는 등 기준이 명확히 필요한 작업이었습니다.

해결 방안

TEXTNET은 고객사와 협의를 통해 기준을 명확히 한 후 작업을 진행했고, 이를 통해 고객의 요구에 맞는 데이터를 구축할 수 있었습니다.

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.