안녕하세요, AI Data 전문기업 에이모의 마케팅 매니저 에블린입니다.
현대 비즈니스의 핵심은 데이터입니다. 우리는 지금까지 많은 양의 데이터를 생산하고 수집하여 비즈니스 의사 결정과 성장을 이끌고 있습니다. 그러나 데이터를 최대한 활용하기 위해서는 정확하고 품질 높은 데이터가 필수적이지요. 이에 대한 해결책 중 하나로 ‘텍스트 어노테이션’이 있습니다.
텍스트 어노테이션은 데이터를 가공하고 분석하는 과정에서 중요한 역할을 하며, 특히 자연어 처리 기술(NLP)과 함께 사용될 때 그 가치가 더 커집니다. 이 기술은 텍스트를 분석하고 이해하는 데 사용되며, 스팸 이메일 필터링부터 금융 분석, 의료 정보 추출까지 다양한 분야에서 핵심 도구로 사용되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 NLP(자연어 처리)기술과 텍스트 어노테이션, OCR에 대해 알아보겠습니다. 😊
텍스트 가공은 다양한 NLP(Natural Language Processing) 기술을 통해 이루어집니다. 이러한 기술들은 자연어를 분석하고, 이해하며, 생성할 수 있습니다. 여기에는 토큰화, 구문 분석, 개체명 인식, 감성 분석, 기계 번역 등이 포함되는데요.
NLP는 자연어 처리의 약자로, 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하도록 설계된 컴퓨터 과학 분야입니다. 인간의 언어 텍스트와 음성 데이터를 처리하고 분석하는 기술과 알고리즘을 개발하는 NLP의 주요 작업과 응용 분야는 아래와 같이 볼 수 있습니다.
- 텍스트 분류: 텍스트 문서를 특정 범주 또는 레이블에 할당하는 작업입니다. 예를 들어, 스팸 이메일을 감지하거나 뉴스 기사를 주제 별로 분류하는 데 사용됩니다.
- 감정 분석: 텍스트에서 긍정적, 부정적 또는 중립적인 감정을 감지하는 작업입니다. 소셜 미디어 게시물의 감정을 분석하거나 제품 리뷰의 감정을 이해하는 데 활용됩니다.
- 기계 번역: 한 언어에서 다른 언어로 텍스트 또는 음성을 자동으로 번역하는 작업입니다. 구글 번역과 같은 번역 서비스가 이 기술을 사용합니다.
- 개체명 인식: 텍스트에서 특정 유형의 개체(예: 사람 이름, 장소, 날짜)를 식별하고 추출하는 작업입니다. 정보 추출 시스템에서 자주 사용됩니다.
- 대화형 시스템: 자연어 처리를 사용하여 인간과 컴퓨터 간의 대화를 처리하는 가상 비서 또는 챗봇을 개발하는 데 사용됩니다.
- 질문 응답 시스템: 자연어로 된 질문에 대한 답변을 생성하거나 검색하는 시스템을 구축하는 작업입니다.
즉, 긴 텍스트 문서를 요약하는 자동 요약 알고리즘을 개발하는 데 사용됩니다.
NLP는 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)과 같은 기술과 함께 사용되며, 텍스트 데이터의 특성과 의미를 이해하고 처리하기 위해 다양한 기계 학습 기법을 활용합니다. 이러한 기술은 자동화된 텍스트 분석, 정보 추출, 번역, 대화 시스템, 텍스트 마이닝(Text Mining) 및 다양한 응용 프로그램에 적용됩니다.
에이모는 이러한 형태의 다양한 NLP(Natural Language Processing) 기술을 통해 원천 데이터에 대한 최적의 OCR 솔루션을 위한 텍스트 어노테이션 작업을 수행합니다.
OCR은 광학 문자 인식의 약자로, 기계로 읽을 수 있도록 인쇄된 텍스트를 이미지에서 추출하고 인식하는 기술을 가리킵니다. 주로 스캔된 문서, 사진 또는 이미지에서 텍스트를 추출해 디지털 형태로 변환하는 데 사용됩니다. OCR은 이미지 속의 글자, 숫자 또는 특수 문자를 식별하여 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 데 중점을 둡니다. 즉 이미지에서 텍스트를 추출하고, 텍스트가 포함된 영역을 분류하여 어노테이션합니다.
위에서 언급된 바와 같이 OCR 솔루션의 텍스트 어노테이션은 다양한 NLP(Natural Language Processing) 기술을 통해 이루어집니다. 이 기술들은 자연어를 분석하고, 이해하며, 생성할 수 있습니다. 여기에는 토큰화, 구문 분석, 개체명 인식, 감성 분석, 기계 번역 등이 포함되는데요. 문장을 생성, 가공하고 이 문장의 의미는 어떤 의미를 가지는지, 그리고 원하는 도메인인 금융, 법률 등 특화된 분야도 고객의 요구에 맞게 제안하여 작업할 수 있습니다.
예를 들어, 금융 분야에서는 과거 거래 데이터와 다양한 경제 지표를 분석하여 효율적인 투자 전략을 수립할 수 있고 금융 관련 뉴스 기사와 보고서를 분석하여 시장 동향을 파악하고, 외부 요인이 주가에 미치는 영향을 예측하는 데 사용할 수 있도록 어려운 금융 전문 용어를 고객의 요구 사항에 맞게 학습 데이터를 가공합니다.
법률 분야에서는 대량의 법률 문서와 판례를 빠르게 분석하여 패턴을 찾고, 법률 상담에 필요한 정보를 찾는 데 활발하게 활용할 수 있습니다.
문장을 생성, 가공하고 문장의 의미를 파악하고, 고객이 원하는 도메인인 금융, 법률 등 특화된 분야도 요구에 맞춘 커스텀 작업할 수 있습니다. 이외에도 의료, 교육, 마케팅 등 다양한 분야에서 텍스트 가공 기술을 활용하여 업무 효율을 높일 수 있습니다.
OCR 솔루션의 텍스트 어노테이션, NLP의 기술은 빠르게 발전하고 있는 기술로 다양한 산업 분야에서 혁신과 효율성을 가져다주며 중요성은 앞으로 더 커지고 있습니다. 이는 풍부한 정보를 추출하고 분석하여 미래에 대한 통찰력 및 데이터의 가치를 최대로 끌어내기 위해 적극적인 활용은 비즈니스 경쟁력을 향상시키는 핵심 요소가 될 것입니다.
에이모는 이러한 발전과 함께 최상의 어노테이션 서비스를 제공하며, OCR 솔루션의 텍스트 어노테이션, NLP 기술을 통해 데이터의 가치를 최대화하고 더 나은 미래를 향해 나아갑니다.
Written b_Evelyn
