뉴스 TEXTNET, 국내 최대 자연어처리 학회 HCLT 2년 연속 논문 채택 국내 유일 텍스트 데이터 전문 설계/구축 서비스 TEXTNET이 작년에 이어 ‘2023 한글 및 한국어 정보처리 학술대회(HCLT 2023)’ 논문 채택 성과를 달성했습니다! 올해로 35회를 맞이한 ‘한글 및 한국어 정보처리 학술대회’는 한국정보과학회, 언어공학연구회, 한국인지과학회가 주최하는 권위 있는 학술대회입니다. 인공지능 기반 한국어 처리 기술 개발과 연구 성과를 공유하는 주요 학회
팀 문화 프리랜서가 다시 정규직을 결심한 이유: 데이터 구축 작업자의 TEXTNET 입사기 TEXTNET은 ‘인간과 AI가 서로 이롭게 공존하는 세상’이라는 미션을 바탕으로 사용자의 몰입을 만드는 데이터, 모델 구현을 위한 최적의 데이터를 만드는 일을 합니다. 프로젝트에 따라 데이터 구축 작업에 외부 작업자의 손길이 필요한 경우가 있는데요. 데이터 구축 작업자, 크라우드워커, 프리랜서 작업자 등 다양한 명칭으로 불리는 작업자를 TEXTNET에서는 ‘크루’라고 부르고 있어요. 👉🏻[관련
뉴스 TEXTNET, 국제한국언어학회 ICKL 2023 논문 채택 국제한국언어학회 ICKL 2023에 TEXTNET의 논문이 채택되었습니다! ICKL(International Circle of Korean Linguistics)은 1975년에 설립된 한국어 언어학 전문 학회로, 2년마다 국제 학술대회를 개최하고 있습니다. ICKL은 한국어와 언어학을 주제로 전 세계의 지식과 정보를 교류하는 권위 있는 학회로서, 역사적으로도 유서 깊은 학회입니다. ICKL의 저널 'Korean Linguistics'는 Linguistics 분야에서 Q2급의
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
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
팀 문화 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
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
팀 문화 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
인사이트 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
인사이트 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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![데이터 기획자에게 필요한 역량은? - [직무 인터뷰#2] 데이터사업팀 선임](/content/images/size/w600/2023/06/-----_----2.jpg)
![서로 다른 팀원들을 아우르는 힘 - [직무 인터뷰 #1] 데이터사업팀 팀장](/content/images/size/w600/2023/06/-----_----1-1.jpg)
