문서요약 텍스트
- 분야한국어
- 유형 텍스트
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.3 2021-12-17 데이터 품질 보완 1.2 2021-09-13 데이터 품질 보완 및 추가 개방 1.1 2021-07-27 데이터 추가 개방 1.0 2021-06-18 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-04-23 데이터 설명서, 담당자 변경 소개
AI가 텍스트를 이해하고 핵심내용을 자동으로 요약하는 기술개발을 위한 텍스트 및 요약내용을 생성하는 텍스트 데이터
구축목적
다양한 주제의 한국어 원문으로부터 추출요약문과 생성요약문을 도출해낼 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
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메타데이터 구조표 데이터 영역 한국어 데이터 유형 텍스트 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/120만 -
구축 내용 및 제공 데이터량
- 원문 데이터 40만 건 (신문기사 30만 건, 기고문 6만 건, 잡지기사 1만 건, 법원 판결문 3만 건)을 활용하여 각각 추출요약 40만 건, 생성요약 40만 건, 총 80만 건의 요약문 도출
- 원문으로부터 변형 없이 그대로 선택된 3개 문장으로 추출요약문 생성
- 원문의 내용을 바탕으로 재작성된 생성요약문 생성
구축 내용 및 제공 데이터량 표 데이터 종류 데이터 형태 목표 수량 신문기사 뉴스 텍스트 원문데이터 30만 건 / 요약문 60만 건 기고문 오피니언 텍스트 원문데이터 6만건 / 요약문 12만 건 잡지 웹진 기사 텍스트 원문데이터 1만 건 / 요약문 2만 건 법률 법원 판결문 뉴스 텍스트 및 법원 주요 판결문 텍스트 원문데이터 3만 건 / 요약문 6만 건 총계 원문데이터 40만 건 / 요약문 80만 건
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 다운로드 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 추출요약문 유효성(신문기사) Text Summary BertSumExt, SummaRunner ROUGE-1 41.5 % 50.8 % 2 추출요약문 유효성(신문기사) Text Summary BertSumExt, SummaRunner ROUGE-2 19 % 35.6 % 3 추출요약문 유효성(신문기사) Text Summary BertSumExt, SummaRunner ROUGE-L 37.9 % 37.9 % 4 추출요약문 유효성(법률문서) Text Summary BertSumExt, SummaRunner ROUGE-1 40.8 % 56.9 % 5 추출요약문 유효성(법률문서) Text Summary BertSumExt, SummaRunner ROUGE-2 23.8 % 39.8 % 6 추출요약문 유효성(법률문서) Text Summary BertSumExt, SummaRunner ROUGE-L 33.7 % 38.8 % 7 추출요약문 유효성(잡지, 기고문) Text Summary BertSumExt, SummaRunner ROUGE-1 19 % 39.8 % 8 추출요약문 유효성(잡지, 기고문) Text Summary BertSumExt, SummaRunner ROUGE-2 3.7 % 20.7 % 9 추출요약문 유효성(잡지, 기고문) Text Summary BertSumExt, SummaRunner ROUGE-L 15.1 % 30.4 % 10 생성요약문 유효성(신문기사) Text Generation BertSumAbs ROUGE-1 41.6 % 51.9 % 11 생성요약문 유효성(신문기사) Text Generation BertSumAbs ROUGE-2 19.4 % 34.6 % 12 생성요약문 유효성(신문기사) Text Generation BertSumAbs ROUGE-L 37.9 % 41.8 % 13 생성요약문 유효성(법률문서) Text Generation BertSumAbs ROUGE-1 40.8 % 54.8 % 14 생성요약문 유효성(법률문서) Text Generation BertSumAbs ROUGE-2 23.8 % 36 % 15 생성요약문 유효성(법률문서) Text Generation BertSumAbs ROUGE-L 33.7 % 42.4 % 16 생성요약문 유효성(잡지, 기고문) Text Generation BertSumAbs ROUGE-1 19 % 38.2 % 17 생성요약문 유효성(잡지, 기고문) Text Generation BertSumAbs ROUGE-2 3.7 % 18.4 % 18 생성요약문 유효성(잡지, 기고문) Text Generation BertSumAbs ROUGE-L 15.1 % 28.8 %
※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.
※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.3 2021.12.17 데이터 품질 보완 1.2 2021.09.13 데이터 품질 보완 및 추가 개방 1.1 2021.07.27 데이터 추가 개방 1.0 2021.06.18 데이터 최초 개방 구축목적
- 다양한 주제의 한국어 원문으로부터 추출요약문과 생성요약문을 도출해낼 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
활용분야
- 뉴스기사 요약, 법률분서 요약, 사업보고서 요약 등 핵심내용을 신속하고 정확하게 파악할 수 있는 AI 요약기술 개발
주요 키워드
- 문서요약, 추출요약, 생성요약, 한국형 문서요약 데이터셋
소개
- 다양한 한국어 원문 데이터로부터 정제된 추출 및 생성 요약문을 도출하고 검증한 한국어 문서요약 AI 데이터셋으로, 기존 영문 문서요약 데이터셋과는 다른 원문 데이터의 다양성을 추구하며, 요약문 재사용에 제한이 없도록 저작권 문제를 완전히 해결한 원천 데이터를 확보
구축 내용 및 제공 데이터량
- 원문 데이터 40만 건 (신문기사 30만 건, 기고문 6만 건, 잡지기사 1만 건, 법원 판결문 3만 건)을 활용하여 각각 추출요약 40만 건, 생성요약 40만 건, 총 80만 건의 요약문 도출
- 원문으로부터 변형 없이 그대로 선택된 3개 문장으로 추출요약문 생성
- 원문의 내용을 바탕으로 재작성된 생성요약문 생성
구축 내용 및 제공 데이터량 표 데이터 종류 데이터 형태 목표 수량 신문기사 뉴스 텍스트 원문데이터 30만 건 / 요약문 60만 건 기고문 오피니언 텍스트 원문데이터 6만건 / 요약문 12만 건 잡지 웹진 기사 텍스트 원문데이터 1만 건 / 요약문 2만 건 법률 법원 판결문 뉴스 텍스트 및 법원 주요 판결문 텍스트 원문데이터 3만 건 / 요약문 6만 건 총계 원문데이터 40만 건 / 요약문 80만 건
대표도면
필요성
- 국내 AI 요약기술 개발과 관련된 다수의 연구들에서는 해당 텍스트의 제목을 본문의 요약문으로 가정하거나 뉴스 기사의 제목 혹은 첫 문장을 전체 기사의 요약문으로 가정하여 AI 요약기술을 위한 학습 데이터로 활용 중
- 이러한 조작적 정의는 본문 전체의 핵심 내용이나 의무 전달을 온전히 포함하지 못하는 한계점을 내포
- 선진국에서는 AI 요약기술 개발을 위한 다양한 문서요약 텍스트 데이터를 공개하고 있음
- 이에 한국어를 이해하고 지식을 추출하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 문서요약 AI 기술개발을 위하여 검증된 학습용 데이터를 구축하고자 함
데이터 구조
- 데이터 구성
데이터 구성 (Key, Description, Type, Child Type) Key Description Type Child Type name 파일명 String delivery_date 생성시간 yyyy-MM-dd hh:mm:ss String documents 문서 배열 JsonArray JsonObject [ 문서 JsonObject id 문서 아이디 String category 카테고리 String media_type 미디어 유형 (ex: online) String media_sub_type 미디어 유형 (ex: 중앙지) String media_name 미디어 명 (ex: 국민일보) String size 길이 (ex: small) String char_count 본문길이 String publish_date 게시시간 yyyy-MM-dd hh:mm:ss String title 제목 String text 본문(문단/문장) JsonArray JsonArray [ 문단 JsonArray JsonObject [ 문장 index 순번 String sentence 문장 String highlight_indices 불용어 위치 정보 String ] ] ] - 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 (항목, 길이, 타입, 필수여부) No 항목 길이 타입 필수여부 한글명 영문명 1 데이터셋 정보 JsonObject Y 1-1 데이터셋 명 name String Y 1-2 데이터셋 전달일자ㅇ delivery_date String Y 2 문서 정보 JsonObject Y 2-1 문서 번호 id String Y 2-2 카테고리 category String Y 2-3 매체 유형 media_type String Y 2-4 매체 구분 media_sub_type String Y 2-5 미디어 명 media_name String Y 2-6 본문길이 size String Y 2-7 본문글자수 char_count String Y 2-8 발행일시 publish_date String Y 2-9 제목 title String Y 3 본문(문단/문장) 정보 text Array Y 3-1 문단 [ Array Y 3-2 문장 { JsonObject Y 3-3 순번 index Integer Y 3-4 문장 sentence String Y 3-5 불용어 위치 정보 highlight_indices String Y } ] 4 원문 평가 정보 JsonObject Y 4-1 가독성 readable Integer Y 4-2 정확성 accurate Integer Y 4-3 정보성 informative Integer Y 4-4 신뢰성 trustworthy Integer Y 5 추출요약문 정보 extractive Array Y 6 생성요약문 정보 abstractive Array Y
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 비큐에이아이
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 이상규 070-7091-8072 sglee@becuai.com · 원문 데이터 확보 및 제공 · 데이터 구축 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 위고 · 원문데이터 정제 (주)에이아이닷엠 · AI 응용 서비스 기획 및 개발
· 응용 서비스를 위한 AI 모델 개발테스트웍스 · 추출 및 생성 요약문 작성 (크라우드소싱 활용)
· 결과물 검수 및 검증고려대학교 DSBA 연구실 · 데이터 가공 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이상규(비큐에이아이) 070-7091-8072 sglee@becuai.com
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.
리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.
※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.
※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.