BETA 동화 이해도 테스트를 위한 질의응답쌍 생성 데이터
- 분야한국어
- 유형 텍스트
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-06-28 산출물 공개 Beta Version 소개
- 어린이의 동화 이해도 테스트를 위한 동화 단락을 기반으로 하는 질의응답쌍 생성 데이터, - 동화 단락 기반 질의응답(QA) 기술을 통한 자연어 생성 데이터
구축목적
- 동화를 기반으로, 인공지능 학습용 데이터 구축 개방을 통한 문화, 출판, 교육, 분야에 디지털대전 생태계 조성 및 일상화 실현
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메타데이터 구조표 데이터 영역 한국어 데이터 유형 텍스트 데이터 형식 JSON 데이터 출처 어린이용 동화, 소설 도서 (디지털로 수급된 도서 텍스트 데이터) 라벨링 유형 질의응답쌍(자연어) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 대규모 질의응답 데이터를 구축하여 대화형 챗봇 서비스, AI 오디오북, IPTV 등 유아콘텐츠 기반 대화형 서비스 제공 등 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/100,054 -
- 데이터 구축 규모
데이터명 데이터 형태 원문 규모 어노테이션
규모결과물 규모 추출 요약 생성요약 009-013
동화 이해도 테스트를 위한 질의응답 쌍 생성 데이터텍스트 100,000건 100,054건 52,384건
(3문장 추출)100,054건
(1문장 생성)- 데이터 분포
- 콘텐츠 분류(어린이용 동화, 소설 도서 누리과정 5개 영역)
- 교육부 2022년 누리과정 5개 분류 및 수업 시간 비율로 분포 산정분류 체계 도서 분배율 계획 유아 초등(참고) 의사소통 국어 27% 영어 자연탐구 수학 37% 과학 사회관계 사회 18% 도덕 예술경험 음악 9% 미술 신체운동/건강 체육 9% - 출판사 도서 통계를 기준으로 유아의 경우 스토리당 평균 단락 수 20개, 초등 저학년의 경우 단락 수 평균 40개, 초등 고학년의 경우 단락 수 평균 70개를 기준으로 분류 비율 산정
구분 유아 초등저학년 초등고학년 단락 수 분포 20% 30% 50% -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- 활용 AI모델
- 참조 모델은 FairytaleQA 데이터셋의 state-of-the-art 모델으로 선정함
(It is AI’s Turn to Ask Humans a Question: Question-Answer Pair Generation for Children’s Story Books, https://aclanthology.org/2022.acl-long.54.pdf)
- 참조 논문에서 제시한 질의응답쌍 생성 프레임워크는 총 3가지의 과정으로 구성되어 있음
SOTA 모델
(1) 정답 후보군 추출: 주어진 동화 단락에 대해 Spacy POS 태거를 활용한 명사구 및 개체명 추출, Propbank’s 의미역 추출기를 통한 의미역 추출을 통해 정답 후보군들을 추출함(2) 질문 생성: QA 데이터를 활용하여 BART 언어생성 기반 사전학습 언어모델에 대해, 단락을 입력으로 넣어주고 질의를 생성하도록 파인튜닝 학습함. 해당 모델을 통해 주어진 단락 및 (1)에서 추출한 정답 후보군에 대해 질의를 생성함
(3) 최종 QA 생성: 랭킹 모듈을 활용하여 생성된 질의응답쌍 후보군 중 높은 순위에 랭크된 질의응답쌍을 최종 쌍으로 채택함. 이때 랭킹 모듈의 학습은, QA 데이터를 활용해 DistilBERT 언어이해 기반 사전학습 언어모델을 파인튜닝함. 올바른 질의응답쌍을 1으로, (1)과 (2)의 과정을 통해 생성된 QA 모델을 0으로 둔 후 모델로 하여금 주어진 질의응답쌍이 모델이 생성한 결과인지, 또는 정답쌍인지를 분류하도록 함. 최종 질의응답쌍 랭크 및 선정 과정에서는 비선형 함수인 softmax 함수를 활용하여, 입력된 질의응답쌍에 대해 정답쌍일 확률을 예측함. 해당 확률이 높은 질의응답쌍 N개를 최종 후보군으로 선정함
- 유효성 검증 방법
- 주요 참조가 FairytaleQA 이므로 모델 검증에 FairytaleQA 데이터셋의 SOTA를 참조하여 설정함
- 유효성 검증의 경우 다음 2가지 매트릭을 활용하여 정량적으로 평가함
- ROUGE 점수는 예측값과 정답 간의 겹치는 unigram의 수를 사용하는 ROUGE-1, bigram의 수를 이용하는 ROUGE-2, 그리고 최장 길이로 매칭되는 문자열을 측정하는 ROUGE-L (Largest)로 나뉘며, 본 과제에서는 ROUGE-L 점수를 기준으로 측정함 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 데이터 구성
데이터 항목 설명 도서명 ● 도서의 제목 글 저자 ● 009-013 질의응답쌍 생성 데이터 글 작가 성명 사용 이미지 작가 ● 009-014 동화 삽화 생성 데이터 그림 작가 성명 사용 ISBN ● 도서 출간 정보, 납본 여부 확인 출간년도 ● 도서의 출판 년도 출판사 명 ● 출간 출판사 책내 단락 개수 ● 도서 전체 단락의 개수 5개 주제 분류 ● 누리교육과정 5개 분류 사용
- 의사소통, 자연탐구, 사회관계, 예술경험, 신체운동/건강
- 누리(유치원)과정 행정규칙 교육부 고시
제2019-152호 [별첨] 2019 개정 누리과정 고시문-교육부.PDF독서연령 ● 아동 발달단계 기준 3개 분류
- 유아 만 4~6세(1)
- 초등학교저학년 만 7~9세(2)
- 초등학교고학년 만 10~12세(3)- 어노테이션 포맷
구분 속성명 타입 필수 여부 설명 비고 1 title string Y 도서명 2 author string Y 저자 3 illustrator string N 이미지 작가 4 isbn string Y ISBN 도서 식별 넘버 5 publishedYear number N 출간년도 6 publisher string N 출판사명 7 paragraphInfoCount number N 책내 단락 개수 8 paragraphInfo array Y 단락 정보 8-1 srcTextID string Y 단락 식별코드 8-2 srcText string Y 단락 텍스트 8-3 srcPage number Y 단락 페이지 정보 8-4 srcSententsEA number Y 단락 문장 수 8-5 srcWordEA number Y 단락 어절 수 8-6 character string N 핵심용어1(캐릭터) 8-7 setting string N 핵심용어2(셋팅) 8-8 action string N 핵심용어3(액션) 8-9 feeling string N 핵심용어4(감정) 8-10 causalRelationship string N 핵심용어5(인과) 8-11 outcomeResolution string N 핵심용어6(결과) 8-12 prediction string N 핵심용어7(예측) 8-13 queAnsPairInfoCount number Y 단락내 질의응답 쌍 개수 8-14 queAnsPairInfo array Y 질의응답쌍 정보 8-14-1 classification string Y 주제 “의사소통”,“자연탐구”,“
사회관계”,“예술경험”,“신
체운동_건강”8-14-2 readAge string Y 독서연령 “유아”,“초등_저학년”,“초 등_고학년” 8-14-3 question string Y 질문 텍스트 8-14-4 queType number Y 질문 유형 1 = 캐릭터, 2 = 셋팅, 3
= 액션, 4 = 감정, 5 =
인과, 6 = 결과, 7 = 예측8-14-5 queFormat string Y 질문형식 단답/서술 8-14-6 ansType string Y 응답타입 명시적/함축적 8-14-7 ansCount number Y 복수응답 수 1~5개 8-14-8 ansM1 string Y 답변1 답변 1개 이상 8-14-9 ansM2 string N 답변2 8-14-10 ansM3 string N 답변3 8-14-11 ansM4 string N 답변4 8-14-12 ansM5 string N 답변5 - 데이터 포맷
- 원문데이터 포맷 화면 예시
- JSON 파일 형식
- 실제 예시
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜미니게이트
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 황지영 070-4088-0143 hwang@minigate.net 실무총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜아람키즈 데이터 획득/수집 ㈜아이피아 데이터 검수 및 AI학습 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 황지영 070-4088-0143 hwang@minigate.net AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 최재우 070-4088-0103 jw.choi@aipia.co.kr 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박귀숙 070-9098-9155 gspark@minigate.net
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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)
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5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
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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.