데이터라벨러 텍스트
텍스트 업무의 종류에는 아래와 같이 포함됩니다.
텍스트 분류는 텍스트 데이터를 사전에 정의된 분류 기준에 따라 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 스팸 메일 분류, 감성 분류, 주제 분류 등이 있습니다. 이를 위해서는 텍스트의 특징을 파악하고, 텍스트의 내용을 이해할 수 있는 지식이 필요합니다.
개체명 인식은 텍스트에서 특정 개체를 인식하고, 그 개체에 대한 정보를 추출하는 작업입니다. 예를 들어, 텍스트에서 인물, 지명, 기관명 등의 정보를 추출하는 작업입니다.
감성 분석은 텍스트에서 나타나는 감정을 파악하는 작업입니다. 긍정, 부정, 중립 등의 감정을 분류하는 작업으로, 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시글 등에서 활용됩니다.
키워드 추출은 텍스트에서 특정 키워드를 추출하는 작업입니다. 이를 위해서는 텍스트의 특징을 파악하고, 키워드의 중요도를 판단하는 알고리즘이 필요합니다.
문서 분류는 여러 개의 문서를 정해진 분류 기준에 따라 분류하는 작업입니다. 이를 위해서는 문서의 내용과 구조를 파악하는 기술이 필요합니다.
텍스트는 텍스트만 있는 것도 있지만 음성과 텍스트를 함께 하는 작업이 있고 방언일 때는 방언전사와 표준전사를 함께 해햐하고 소리 나는 대로 전사 표준전사를 함께 해야 하는 업무가 있습니다.
데이터라벨러 텍스트 분류
텍스트 분류 작업은 크게 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)으로 구분됩니다. 지도학습은 사전에 정해진 라벨(Label) 정보를 이용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 이에 반해, 비지도학습은 라벨 정보 없이 데이터를 클러스터링(Clustering)하는 방식입니다. 하지만, 대부분의 경우 지도학습을 사용하여 텍스트 분류 작업을 수행합니다.
텍스트 분류 작업의 대표적인 예시로는 스팸 분류, 감성 분류, 주제 분류 등이 있습니다. 스팸 분류는 이메일, 문자 메시지 등에서 스팸 여부를 판단하는 작업으로, 텍스트 데이터에서 특정 패턴을 찾아내거나, 특정 단어들의 출현 빈도를 계산하여 스팸 여부를 판단할 수 있습니다. 감성 분류는 텍스트 데이터에서 긍정, 부정, 중립 등의 감정을 파악하는 작업으로, 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시글 등에서 활용됩니다. 주제 분류는 텍스트 데이터에서 특정 주제와 관련된 내용인지를 파악하는 작업으로, 뉴스 기사, 블로그 포스트 등에서 활용됩니다.
텍스트 분류 작업은 라벨링 작업의 정확성과 일관성이 매우 중요합니다. 라벨링 작업을 위해서는 분류 기준이 미리 정의되어야 하며, 이를 기반으로 사람이 직접 텍스트 데이터를 분류해야 합니다. 또한, 텍스트 데이터의 양이 많아질수록 라벨링 작업량이 많아지므로, 라벨링을 자동화할 수 있는 기술의 발전도 필요합니다. 최근에는 텍스트 분류 작업을 위한 다양한 툴과 기술이 개발되고 있으며, 이를 통해 라벨링 작업의 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다.
제가 업무를 해보니 텍스트만으로 감정분류 태깅하는 작업이 좀 어려웠습니다.
흔히 문자나 카카오톡으로 대화를 했을때 보내는 사람과 받는 사람이 받아들이는 차이가 있을 수 있듯이 텍스트만으로 감정상태를 분류해야 하니 정답이라는데 보편적으로 많이 선호하는 쪽으로 답이 되는 경우가 생기기도 하였습니다.
데이터라벨러 텍스트 개체명인식
데이터 라벨링에서 텍스트 분류 및 분석 작업 중 하나는 개체명 인식입니다. 개체명 인식은 주어진 텍스트에서 지정된 개체 유형(예: 인물, 조직, 지명 등)을 식별하고 분류하는 과정입니다. 이 과정은 정보 검색, 기계 번역, 정보 추출, 질문 답변 시스템 등 다양한 자연어 처리 응용 프로그램에서 중요한 역할을 합니다.
개체명 인식은 보통 다음과 같은 단계를 거칩니다.
전처리: 문장을 토큰화하고 형태소 분석, 구문 분석 등의 자연어 처리 기술을 사용하여 전처리합니다.
개체 유형 정의: 주어진 데이터에 대한 개체 유형(인물, 조직, 지명 등)을 정의합니다.
훈련 데이터 수집: 정의된 개체 유형에 대한 훈련 데이터를 수집합니다.
모델 학습: 수집된 훈련 데이터를 사용하여 개체명 인식 모델을 학습합니다.
모델 평가: 학습된 모델을 평가하고 수정합니다.
테스트: 최종 모델을 사용하여 개체명 인식 작업을 수행합니다.
데이터 라벨링에서는 보통 사람들이 수작업으로 개체명을 인식하고 라벨링합니다. 이를 위해 라벨링 작업자들은 사전에 정의된 개체 유형을 이해하고 훈련 데이터를 사용하여 개체명 인식 모델을 학습하는 데 도움이 되는 규칙과 지침을 따르게 됩니다.
데이터 라벨링을 통해 수집된 라벨 데이터는 모델 학습에 사용됩니다. 개체명 인식 모델은 대부분 기계 학습 알고리즘을 사용하여 훈련됩니다. 이 알고리즘은 훈련 데이터를 분석하고 개체명을 인식하는 데 사용되는 기능을 학습합니다.
개체명 인식 모델은 일반적으로 대량의 텍스트 데이터에서 개체를 인식하고 분류하는 데 사용됩니다. 이를 통해 기계 번역, 정보 검색, 정보 추출, 질문 답변 시스템 등 다양한 자연어 처리 응용 프로그램에서 개체명 인식이 사용됩니다.
2022년 텍스트업무는 많이 접해보지는 못했지만 나름 재밌게 일했던 기억은 납니다.