㈜나라지식정보 - 일반상식 문장 교정 데이터

공공데이터포털

■ 국어를 사용하는 사람들이 매일매일의 생활에서 듣고 보고 사용하는 기초적이고 핵심적인 문장으로 구성된 데이터로 이를 통해 AI 모델이 사람의 생활에서 납득 가능한 논리적 추정을 할 수 있을 것으로 기대함 ■ 데이터 구축 목적에 부합하는가는 AI 모델이 일상생활에서 두루 쓰이는 용어 및 문장을 이해하고 이로부터 기대되는 감정과 상황 변화에 대한 보편적 지식을 산출해 내는지가 중요한 요인으로 작용함

㈜나라지식정보 - 일반상식 문장 생성 데이터

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■ 문장을 자동으로 생성하고 상황에 맞는 대답을 할 수 있는 지능형 어플리케이션 개발을 위한 문장 생성 학습용 데이터셋 ■ ‘한국어 일반 상식 문장 데이터 구축’ 과제 중 15-1 데이터(일반상식 문장 교정 데이터)에서 추출한 개념 정보(동사·명사, 체언, 용언)를 재구성하여 일반 상식에 부합하는 자연스러운 한국어 문장을 생성한 텍스트 데이터셋

한국과학기술정보연구원 - 국내 논문 문장 의미 태깅 데이터셋

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논문 자동 요약 및 논문의 목적, 방법, 결과, 결론별 문서 분류를 위한 기계학습 데이터셋 [개요] ㅇ 논문 자동 요약 및 논문의 목적, 방법, 결과, 결론별 문서 분류를 위한 기계학습 데이터셋 ㅇ 국내 논문 본문 내 문장이 의도하는 역할(연구 목적, 방법, 결과)을 구분하는 태그* 부착 *문제정의, 가설설정, 기술정의, 대상데이터, 분석방법, 제안방법, 이론/모형, 성능/효과, 후속연구/제안 등 ㅇ 용량 및 건수: - 논문 개수: 14,083건 - 문장 개수: 155,740건 - 용량 : 79 MB [특징] ㅇ [구축 및 수집 방법] - 논문에서 구조적으로 중심적인 문장에 역할에 대한 의미 범주가 부착된 데이터를 논문 문장 의미태깅 데이터라고 정의함. - 과학연구에서 가장 일반적인 구조인 IMRaD(서론, 자료및방법, 결과, 토론)를 기반으로 정의하였으며, 논문을 보는 9개의 관점 초점에 따라 구조적인 의미로 의미 태그를 부여함. ㅇ [검증 방법] - 작업된 결과물의 품질 및 작업자들이 일관성있는 작업이 되도록 관리하였음. - 일정 비율의 완성된 결과물을 재작업하고 최종 결과에 대해 일관성을 비교하였으며, 구축에 참여한 작업자들 사이에 얼마나 일치하는 지 검사하고 불일치 정도에 따라 관리하였음. [활용사례] ㅇ (2022년 과학기술·공공 AI 데이터 분석활용 경진대회 장려상) Hierarchy-aware Label Semantics을 활용한 문장 태깅 분류 ㅇ (2022년 과학기술·공공 AI 데이터 분석활용 경진대회 장려상) 계층적 표현 및 손실함수와 레이블 임베딩을 활용한 논문 문장 의미 분류 모델 ※ 해당 데이터는 한국과학기술정보연구원 심사 후 이용가능합니다.

성균관대 산학협력단 - 문장 유형(추론, 예측 등) 판단 데이터

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ㅇ 문장 유형(추론, 예측 등) 판단 데이터 16만 5천 문장 이상 구축 ㅇ 역사, 사회, 금융, 문화, IT·과학, 생활·건강 카테고리에 해당하는 원시데이터를 수집·정제, 라벨링하여 인공지능 기술 개발에 필요한 학습용 문장 유형 데이터셋 구축 ⋅ 문장 유형 판단 라벨링으로 확실성, 시간성, 긍정/부정 극성 별로 스타일 태그 라벨링 ⋅ 최고의 전문기업들과의 협업을 통해 문장 유형 판단 학습용 데이터를 안정적으로 구축

고려대학교 산학협력단 - 한국어-영어 합성 기계번역 품질 예측 데이터셋

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한국어-영어 합성 기계번역 품질 예측 데이터(A Synthetic Quality Estimation Dataset for Korean-English Neural Machine Translation, QUAK)는 한국어 문장과 영어 기계번역 문장을 참조하여 각 문장들에 대한 기계번역 결과 품질을 토큰별 OK/BAD 태그로 예측하는 기계번역 품질 예측 모델 학습 데이터셋이다. 해당 데이터로 학습한 기계번역 품질 예측 모델은 정답 문장이 없이도 번역의 품질을 예측할 수 있으므로 정답 문장이 없는 real-world problems에 적용될 수 있다. 기계번역 결과 중 어떠한 토큰(어절)이 잘못 번역되었는지를 단어별로 OK/BAD 태그하며, 얼라인된 소스토큰에 대해서도 태그를 나타내므로 번역 언어를 모르는 사용자들도 어떤 단어의 번역이 잘못되었는지를 알 수 있다.

국립국어원 - 맞춤법 교정 말뭉치 2022

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(버전 1.0) 온라인 대화 자료를 대상으로 한국어 처리 도구가 분석할 수 있는 수준으로 오탈자 등을 교정한 말뭉치입니다.

㈜알토비전 - 추상 요약 사실성 검증 데이터

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요약문의 오류를 검출하고 수정하여 궁극적으로는 AI의 텍스트 자동 요약 성능을 향상하기 위한 인공지능 학습용 데이터. AI 요약문과 사람 요약문에 포함된 오류를 대분류(문장 생성 오류, 요약문의 내용 오류), 소분류(오류 유형 6가지)로 구분하여 라벨링함.

한국전자통신연구원 한국어 언어분석 통합 말뭉치

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엑소브레인 과제를 수행하면서 구축한 언어처리 학습데이터로 언어분석 6개 기술(형태소분석, 다의어 어휘의미분석, 세분류 개체명인식, 의존구문분석, 의미역인식, 상호참조해결)의 태깅 가이드라인과 자연어 질의응답을 위한 질문/정답 포맷의 뉴스기사 대상 태깅 말뭉치이 포함되어 있습니다.

한국지능정보사회진흥원 스마트워크 자가진단 답변

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한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 제공하는 스마트워크 도입을 위한 자가진단 답변 내용에 관한 정보(답변일련번호, 질문, 답변항목내용 등)입니다.

대구광역시교육청 대구미래교육연구원 인공지능기준관리

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대구광역시교육청 대구미래교육연구원 인증기준관리 목록 데이터 입니다.대구광역시교육청 인증기준관리에 대한 데이터로 인공지능이해,인공지능활용,인공지능윤리 관련으로 초급중급고급 항목에 대한 내용의 데이터입니다.이로 구성된 공공데이터를 대구광역시교육청 대구미래교육연구원에서 제공을 하고 있습니다.*해당 정보데이터에 대한 상세한 문의나 개선 요청은 대구광역시교육청 대구미래교육연구원 정보운영부를 통해 가능합니다.-대구광역시교육청 대구미래교육연구원 정보운영부(053-231-1444)