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자동 레이블링 방법에서, 텍스트 데이터를 획득하는 단계; 획득된 상기 텍스트 데이터에 대한 TF-IDF 벡터화를 수행하는 단계;벡터화된 상기 텍스트 데이터로부터 키워드를 추출하는 단계;상기 텍스트 데이터에 대응하는 데이터 세트를 생성하는 단계;상기 데이터 세트에 포함되는 문장을 분석하는 단계;분석된 문장의 단어를 벡터화하는 단계;상기 문장에 대응되는 단어의 제 2 벡터값과 상기 추출된 키워드에 대응하는 제 1 벡터값를 기초로 상기 레이블 값을 조정하는 단계;상기 조정된 레이블 값을 검증하는 단계; 및검증 결과 상기 데이터 세트가 정상인 경우, 상기 데이터 세트를 분류 모델의 입력으로 결정하는 단계를 포함하는 자동 레이블링 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 문장에 대응되는 단어의 제 2 벡터값과 상기 추출된 키워드에 대응하는 제 1 벡터값이 동일한 범주이면, 상기 제 1 벡터값과 상기 제 2 벡터값을 병합하는 단계를 더 포함하는, 자동 레이블링 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 제 1 벡터값과 상기 제 2 벡터값이 동일한 범주가 아니면, 상기 데이터 세트를 구성하는 레이블 값을 조정하는 단계를 더 포함하는,자동 레이블링 방법
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제 1 항에 있어서, 획득된 상기 텍스트 데이터에 대한 TF-IDF 벡터화를 수행하는 단계를 더 포함하는, 자동 레이블링 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 벡터화된 상기 텍스트 데이터로부터 키워드를 추출하는 단계는, 상기 벡터화된 상기 텍스트 데이터로부터 가중치를 기초로 키워드를 추출하는 단계를 더 포함하는, 자동 레이블링 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 데이터 세트에 포함되는 문장을 분석하는 단계는상기 데이터 세트에 포함되는 문장을 형태소 및 워드 중 적어도 하나를 이용하여 분석하는 단계를 더 포함하는, 자동 레이블링 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 데이터 세트에 포함되는 문장을 분석하는 단계는상기 데이터 세트에 포함되는 문장을 도메인 용어 사전을 참조하여 분석하는 단계를 더 포함하는, 자동 레이블링 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 조정된 레이블 값을 검증하는 단계는 상기 데이터 세트의 문장과 레이블 값을 벡터로 변환하는 단계;상기 문장을 구성하는 단어를 토큰화 및 인코딩하는 단계;상기 단어를 워드 임베딩을 이용하여 수치화하는 단계;수치화된 상기 단어의 레이블 별 벡터값을 시각화하는 단계;상기 레이블 값 중 동일한 레이블에 대한 문장의 유사도를 비교하여 레이블 값을 검증하는 단계를 더 포함하는, 자동 레이블링 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 수치화된 상기 단어의 레이블 별 벡터값을 시각화하는 단계는상기 수치화된 상기 단어의 레이블 별 벡터값을 차원 축소 과정을 수행하여 시각화하는 단계를 더 포함하는, 자동 레이블링 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 레이블 값 중 동일한 레이블에 대한 문장의 유사도를 비교하여 레이블 값을 검증하는 단계는상기 레이블 값 중 동일한 레이블에 대한 문장의 유사도 거리를 계산하여 레이블 값을 검증하는 단계를 더 포함하는, 자동 레이블링 방법
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자동 레이블링 장치에서,외부 장치와 데이터를 송수신하는 통신부;상기 외부 장치로부터 텍스트 데이터를 획득하는 입력부; 및획득된 상기 텍스트 데이터에 대한 벡터화를 수행하고, 벡터화된 상기 텍스트 데이터로부터 키워드를 추출하고,상기 텍스트 데이터에 대응하는 데이터 세트를 생성하고, 상기 데이터 세트에 포함되는 문장을 분석하고, 분석된 문장의 단어를 벡터화하고, 상기 문장에 대응되는 단어의 제 2 벡터값과 상기 추출된 키워드에 대응하는 제 1 벡터값를 기초로 상기 레이블 값을 조정하고, 상기 조정된 레이블 값을 검증하고, 검증 결과 상기 데이터 세트가 정상인 경우, 상기 데이터 세트를 분류 모델의 입력으로 결정하는 제어부를 포함하는, 자동 레이블링 장치
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제 11 항에 있어서, 상기 제어부는,상기 문장에 대응되는 단어의 제 2 벡터값과 상기 추출된 키워드에 대응하는 제 1 벡터값이 동일한 범주이면, 상기 제 1 벡터값과 상기 제 2 벡터값을 병합하는,자동 레이블링 장치
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제 11 항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 제 1 벡터값과 상기 제 2 벡터값이 동일한 범주가 아니면, 상기 데이터 세트를 구성하는 레이블 값을 조정하는,자동 레이블링 장치
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제 11 항에 있어서, 상기 제어부는, 획득된 상기 텍스트 데이터에 대한 TF-IDF 벡터화를 수행하는,자동 레이블링 장치
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제 11 항에 있어서, 상기 제어부는 상기 벡터화된 상기 텍스트 데이터로부터 가중치를 기초로 키워드를 추출하는,자동 레이블링 장치
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제 11 항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 데이터 세트에 포함되는 문장을 형태소 및 워드 중 적어도 하나를 이용하여 분석하는,자동 레이블링 장치
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제 11 항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 데이터 세트에 포함되는 문장을 도메인 용어 사전을 참조하여 분석하는,자동 레이블링 장치
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18
제 11 항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 데이터 세트의 문장과 레이블 값을 벡터로 변환하고, 상기 문장을 구성하는 단어를 토큰화 및 인코딩하고, 상기 단어를 워드 임베딩을 이용하여 수치화하고, 수치화된 상기 단어의 레이블 별 벡터값을 시각화하고, 상기 레이블 값 중 동일한 레이블에 대한 문장의 유사도를 비교하여 레이블 값을 검증하는,자동 레이블링 장치
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제 18 항에 있어서, 상기 제어부는 상기 수치화된 상기 단어의 레이블 별 벡터값을 차원 축소 과정을 수행하여 시각화하는,자동 레이블링 장치
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자동 레이블링 장치에서,외부 장치와 데이터를 송수신하는 송수신부;상기 외부 장치로부터 텍스트 데이터를 상기 송수신부를 통하여 획득하고, 획득된 상기 텍스트 데이터에 대한 벡터화를 수행하고, 벡터화된 상기 텍스트 데이터로부터 키워드를 추출하고, 상기 텍스트 데이터에 대응하는 데이터 세트를 생성하고, 상기 데이터 세트에 포함되는 문장을 분석하고, 분석된 문장의 단어를 벡터화하고, 상기 문장에 대응되는 단어의 제 2 벡터값과 상기 추출된 키워드에 대응하는 제 1 벡터값를 기초로 상기 레이블 값을 조정하고, 상기 조정된 레이블 값을 검증하고,검증 결과 상기 데이터 세트가 정상인 경우, 상기 데이터 세트를 분류 모델의 입력으로 결정하는 프로세서를 포함하는, 자동 레이블링 장치
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