언어 전문가가 직접 검수하는
데이터 품질을 경험하세요.

데이터셋의 품질을 올리고 시간과 비용을 절약하세요.

All about Data Collection & Annotation

빅데이터와 머신러닝의 활용 분야가 많아지면서, 학습 데이터의 품질이 더욱 중요해지고 있습니다.
데이터의 수집부터 가공까지 전문가가 참여하고 검수하는 프로세스로 데이터의 품질을 올려보세요.

Human-In-The Loop & Machine Learning

HITL(Human-In-The-Loop)를 통해 전문가와 함께 데이터의 품질을 올리세요.
자동화된 데이터로는 알 수 없는 에러 혹은 검증 불가능한 이슈들에 대해 전문가와 함께 솔루션을 찾아보세요.

Our Process

프로젝트의 시작부터 데이터의 이관까지 체계적인 프로세스를 경험하세요.

1 프로젝트 의뢰

의뢰하기를 통해
진행하고자 하시는
프로젝트를 접수합니다.

2 미팅 및 계약

프로젝트와 관련된
정보를 논의하고
계약을 진행합니다.

3 맞춤형 콘솔 세팅

진행될 프로젝트를 위한
맞춤형 콘솔을 세팅하고
동작을 검증합니다.

4 작업 및 검수

콘솔 검증이 완료되면,
데이터 수집 혹은 가공과
검수 작업을 진행합니다.

5 데이터 이관 및 피드백

최종 검수에 통과된
데이터를 이관합니다.
피드백을 받고 조율합니다.

Our Provides

다양한 형태의 데이터 작업을 지원합니다.

개체명 주석

Named Entity Recognition

인명, 조직명, 지명을 넘어서서 구축하고자 하는 데이터의 성격에 맞춰 특정한 개체명을 주석합니다.

개체명 연결

Entity Linking

사전에 준비된 정보에 따라서 연관성이 있는 개체를 연결합니다.

감정 주석

Sentiment Annotation

긍부정, 중립적인 감성 또는 특정 감성 분류 방식에 따라 텍스트에 드러나는 감성을 주석합니다.

의도 분류

Intent Classification

지정된 의도셋에 따라 발화의 의도를 분류합니다.

발화 수집

Utterance Collection

챗봇 개발, 연구를 위한 다양한 발화를 수집합니다.

상관성 측정

Relevance Scoring

주어진 두 문장의 상관성을 판단하여 점수를 부여합니다.