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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2024-07-05 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-07-05 산출물 공개 Beta Version 소개
- 텍스트 내 다중 이벤트 추출 기반의 이해 기술 개발을 위한 학습용 데이터 구축
구축목적
- 자연어 이해 연구에 활용 가능한 텍스트 내 다중 사건 및 사건 주체/객체 추출 데이터는 다양한 자연어 처리 응용 시스템 개발을 위해 활용함
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메타데이터 구조표 데이터 영역 한국어 데이터 유형 텍스트 데이터 형식 텍스트 (csv) 데이터 출처 신문 및 도서 구입 라벨링 유형 태깅(텍스트 분류, 정보추출) 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 (연구) 한국어 자연어 이해 및 자연어 처리 연구 / (산업분야) 검색 엔진, 챗봇 서비스, 카테고리 자동 분류 서비스 등을 활용하는 금융 분야, 에너지 분야, 의료 분야, 제조 분야 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/(원천) 230,837건, (가공) 17,233건 (이벤트기준) (서브라벨링) 총 토근수 55,899,692 -
- 데이터 구축 규모
- 원천데이터 : 230,837건
- 다중이벤트 데이터 : (문서) 7,216건 / (이벤트) 17,625건
- 데이터 분포
- 원천데이터 구축 분포원천데이터 구축 분포 순번 카테고리명 건수 비율 1 스포츠 33,318건 14.30% 2 연예 33,018건 14.30% 3 증권 32,898건 14.30% 4 산업 33,001건 14.30% 5 라이프 32,907건 14.30% 6 오피니언 32,953건 14.30% 7 부동산 32,922건 14.30% 합계 230,837건 100% - 원천데이터 매체별 분포
뉴스(MBN, 매일경제신문) 228,440건(98.96%)
매거진(매일경제신문) : 2,397건 (1.04%)
- 카테고리별 문서 및 이벤트 건수 분포카테고리별 문서 및 이벤트 건수 분포 순번 카테고리명 문서 건수 비율 이벤트 건수 비율 1 스포츠 954 14% 2,109 12% 2 연예 920 13% 2,101 12% 3 라이프 1,044 15% 2,656 15% 4 증권 1,358 19% 3,296 19% 5 부동산 1,082 15% 2,821 16% 6 산업 852 12% 2,106 12% 7 오피니언 831 12% 2,144 12% 합계 7,041 100% 17,233 100% - 카테고리별 이벤트 유형 분포
카테고리별 이벤트 유형 분포 순번 카테고리명 이벤트 유형 유형 건수 비율 순번 카테고리명 이벤트 유형 유형 건수 비율 1 스포츠 선수 성적 509 2.95% 4 산업 산업제품의 안전점검 26 0.15% 선수 순위 508 2.95% 산업제품 매매 211 1.22% 경기 결과 444 2.58% 산업제품출시 691 4.01% 경기 승부 정보 446 2.59% 산업업체의 발전 1,005 5.83% 선수 거취 202 1.17% 산업업체의 수익 173 1.00% 2 연예 영화 정보 558 3.24% 5 라이프 여행 182 1.06% 가수 활동 355 2.06% 상품판매 1021 5.92% 앨범 발매 443 2.57% 국내업체의 기술개발 551 3.20% 수상 정보 256 1.49% 공개 719 4.17% 음원 차트 순위 489 2.84% 질병 183 1.06% 3 증권 증권 영업이익 1122 6.51% 7 부동산 부동산 매매 313 1.82% 증권 매매 714 4.14% 부동산 시장분석 869 5.04% 증권 거래 정보 777 4.51% 부동산 정책 670 3.89% 증권회사 인수 169 0.98% 건축건설 사업 890 5.16% 증권분석 514 2.98% 부동산 피해 79 0.46% 6 오피니언 국내외 사건 2,144 12.44% 합계 17,233 100% -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- 모델학습
본 사업에서 구축한 데이터가 한국어 다중이벤트 추출 모델에 활용될 수 있기에 모델 학습에 적절한 학습, 검증, 시험 데이터셋을 준비하는 것을 제안함모델학습 모델분류 구분 학습(Training) 검증(Validation) 시험(Test) 음성인식 개요 - pre-trained BERT 모델을 활용하여
SpERT 알고리즘 fine-tuning 학습
- GPU 학습 사용- 학습 도중 모델 성과 평가 및 비교
- micro F1 score 점수- 모델 학습 완료 후
- 모델 테스트데이터 비율 80% 10% 10% - 서비스 활용 시나리오
- ChatGPT와 같이 초거대 AI(Large Language Model: LLM) 모델은 치명적 단점으로 꼽히는 사실 왜곡(Hallucination) 문제가 있음
- 이러한 문제는 이벤트 추출 모델을 학습함으로써, 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 중요한 정보를 식별하고 추출하여 사실 왜곡 문제를 지식 주입(Knowledge Injection)과 같은 방식으로 해결할 수 있음
- 이벤트 추출을 통해 얻은 정보를 지식그래프에 접목함으로써 개인화된 지식그래프를 구축하여, 대화형 개인화 지식 답변을 제공하는 서비스로도 확장될 수 있음 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 메타 데이터셋 구성
메타 데이터셋 구성 메타데이터 항목명 타입 필수 항목 설명 DataSet Object Y 데이터셋 정보 Identifier Number Y 데이터셋 식별자 name String Y 데이터셋 이름 src_path String Y 데이터셋 이름데이터셋 폴더위치 label_path String Y 데이터셋 레이블 폴더위치 category Number Y 데이터셋 카테고리 type Number Y 데이터셋 타입 - 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 No. 항목명 타입 필수 항목 설명 비고 1 Dataset Object Y 데이터셋 정보 1.1 Identifier Number Y 데이터셋 식별자 1.2 name String Y 데이터셋 이름 1.3 src_path String Y 데이터셋 더위치 1.4 label_path String Y 레이블 폴더위치 1.5 category Number Y 데이터셋 카테고리 1.6 type Number Y 데이터셋 타입 2 data Object Y 레코드의 리스트 2.1 doc_id Number Y 문서 번호 2.2 doc_title String Y 문서 제목 2.3 doc_source String Y 문서 발행기관 2.4 doc_pubish Number Y 문서 발행일자 YYYYMMDD 2.5 created String Y 문서 생성일자 YYYYMMDDH24MISS 2.6 text String Y 문서 내용 2.7 text_category String Y 문서 도메인 1:증권, 2:부동산,,, 2.8 text_category_cd String Y 문서 도메인 코드 D-13-T, D-13-E... 2.9 event_quantity Number Y 이벤트 갯수 2.1 event Array Y 이벤트 정보 2.10.1 sentence String Y 이벤트 문장 2.10.2 event_entity Array Y 이벤트 개체 2.10.2.1 entity_value Array Y 이벤트 개체 값 2.10.2.2 entity_length Number Y 이벤트 개체 길이 2.10.2.3 start_index Number Y 이벤트 개체 시작점 2.10.2.4 end_index Number Y 이벤트 종료 종료점 2.10.3 event_arguement Array Y 이벤트 값 2.10.3.1 event_num Number Y 이벤트 순서 2.10.3.2 event_type String Y 이벤트 유형 2.10.3.3 trigger_value String Y 이벤트 트리거 2.10.3.4 dtrigger_length Number Y 이벤트 트리거 길이 2.10.3.5 trigger_start_index Number Y 이벤트 트리거 시작점 2.10.3.6 trigger_end_index Number Y 이벤트 트리거 종료점 2.10.3.7 subject Number Y 이벤트 주체 자리값 2.10.3.8 object Number Y 이벤트 객체 자리값 - 데이터 포맷
- 원천데이터 포맷 예시데이터 포맷 - 원천데이터 포맷 예시 IDX ID DATA_TITLE DATA_TEXT FILENAME MEDIA_TYPE MEDIA_NAME CATEGORY 26156 4281960 애플, 3분기 최고매출…페북도 30%나 늘어 애플과 페이스북이 지난 30일(현지시간) 실적을 발표하면서 주요 정보기술(IT) 회사들의 3분기 결산이 대부분 마무리됐다. 결과를 요약하면 탄탄한 비즈니스 모델을 갖추고 있는 회사들은 시장에서 좋은 평가를 받고 있다.
애플은 이날 3분기 매출액 640억달러(약 75조원)를 기록했다고 발표했는데, 전년 대비 소폭(2%) 상승해 역대 최고 분기매출이지만 순이익은 3% 줄어들었다. 게다가 아이폰 매출액은 전년 대비 9% 줄어들었다.
그러나 애플 주가는 실적 발표 이후 2% 상승했다. 비록 아이폰 매출이 줄었다 하더라도 애플뮤직, 아이클라우드, 앱스토어 등과 같은 서비스 매출이 늘고 있기 때문이다.
페이스북도 강력한 고객 기반에서 나오는 높은 수익성을 유지하고 있다. 3분기 페이스북은 매출 177억달러(약 21조원)를 기록했다고 밝혔는데, 이는 전년 대비 29%나 증가한 것이다. 이용자 1인당 평균 매출은 7.26달러로 지난해 대비 19%나 상승했다. 그 결과 순이익도 전년 대비 18.6% 증가했다. 페이스북 주가는 이날 하루만 4% 이상 상승했으며, 연초에 비해서는 43%나 올랐다.output_2_I_4281960.csv 뉴스 매일경제 100305 - json 형식
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 에스에스엘
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 박찬림 010-8873-5217 charlie@smartsafety.co.kr 주관 사업관리 및 품질 업무 수행기관(참여)
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