데이터 라벨링 이미지 내 텍스트 수집

이미지 내 텍스트 수집

오늘은 데이터 라벨링 이미지를 보고 텍스트 단어를 수집하는 방법에 대하여 알려드리겠습니다.

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데이터 라벨링 영상 분석 및 판별하는 방법

데이터 라벨링 영상 분석 및 판별하는 방법

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데이터 라벨링 텍스트 수집의 이해

텍스트 수집이란?

인공지능 AI가 사람의 언어를 이해하고 사람이 어떤 대상을 어떻게 지칭하는지 학습할 수 있도록 데이터를 만드는 과정입니다. 텍스트 수집은 프로젝트의 목적에 맞는 단어나 문장 등의 글을 작성하는 데이터 라벨링 작업입니다. 문장에서 이 문장이 어떤 감정인지 선택하거나 제시된 작업 이미지를 보고 보이는 사물을 단어 텍스트로 기록하는 방법으로 진행합니다.

텍스트 수집의 인공지능 AI 활용

이미지를 보고 텍스트를 수집한 자료를 이용하여 인공지능이 텍스트에 있는 감정정보를 파악하여 인간과 대화를 나누는데 활용됩니다. 또한 이미지에 있는 다양한 사물을 지칭하여 줌으로써 인공지능이 그것을 학습하게 됩니다. 사람이 쓴 텍스트를 보고 그 안의 감정상태를 파악하여 인간이 쓴 글을 이미지로 변화시켜 줍니다. 즉 사람이 쓴 글을 읽고 캐릭터와 이미지로 표현하는 웹툰과 같은 콘텐츠로 변화시켜 줍니다.
툰스퀘어 서비스인 <튜닝>은 사람이 텍스트로 문장을 입력하면 그것을 AI가 학습하고 글을 이미지로 변경해 주는 가장 간편한 스마트 웹툰 제작 서비스입니다. 사용자가 직접 원하는 캐릭터를 추가하여 표현하고 싶은 문장이나 일기를 작성하면 다양한 감정의 표현들을 웹툰으로 만들 수 있습니다. 앞으로 더 나아가 텍스트를 영상으로 표현할 수도 있다니 인공지능 AI의 기술이 놀랍지 않을 수 없습니다. 설사 그림을 잘 못 그린다 해도 전혀 걱정하지 않아도 됩니다. 내가 생각하는 것을 글로 적기만 하면 모든 스토리가 그림으로 바로 나오고, 유튜브 동영상에 얼굴을 노출하지 않아도 콘텐츠를 제작할 수 있는 그야말로 삶이 더욱더 편해진 시대가 다가왔네요.. 

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텍스트 수집 방법

이미지 속 사물의 단어 추출하기

제시된 작업 이미지를 보고 보이는 대로 모든 사물의 명칭을 기록합니다.
이미지에 등장하는 모든 것이 작성 대상에 해당합니다.

텍스트는 한글로만 작성해야 하고 문장이 아닌 명사로 끝나는 단어로 작성을 해야 합니다. 작성은 최소 5개~20개까지 입력할 수 있습니다. 한 가지 사물일지라도 다양한 표현의 명사로 작성할 수 있습니다.

산과 강

단어 입력창은 기본 5개만 보이고 부족한 경우 우측 <+> 버튼을 클릭하여 칸을 추가합니다. 입력이 끝난 다음 남은 빈칸은 우측 휴지통 버튼으로 삭제합니다.

저장 및 제출

단어 추출이 끝났으면 우측하단 저장 버튼을 클릭하여 작업물을 저장한 다음 작업제출을 클릭합니다. 제출 후 검수에서 반려가 되었다면 반려사유를 확인하여 잘못된 부분을 수정한 후 다시 제출하면 됩니다. 

반려 사유

명사가 아닌 단어나 표준어가 아닌 단어를 입력한 경우, 이때는 네이버 사전에서 해당 단어를 검색하여 맞는지 확인을 한 다음 등록해야 합니다.
한 칸에 한 단어씩 입력해야 하는데 두 개의 단어를 함께 입력한 경우, 이때는 두 개 중 하나는 삭제하고 한 개만 남겨서 입력합니다.
AI도 이제 막 글을 배우는 어린 아이나 같기 때문에 맞춤법이나 잘못된 단어는 다시 확인하여 정확한 내용을 기록해야 앞으로 우리 앞에 인공지능이 더 높은 수준으로 다가올 수 있습니다.

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오늘은 이렇게 데이터 라벨링에서 이미지를 보고 모든 사물을 텍스트로 추출해 내는 방법에 대하여 함께 알아보았습니다. 다음 시간에도 유용한 정보로 찾아뵐 테니 많은 관심 부탁드립니다.