NEW 생성형AI 전문분야(사회과학) 한국어 멀티세션 데이터
- 분야한국어
- 유형 텍스트
-
데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2024-10-30 데이터 최종 개방 1.0 2024-07-05 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-07-05 산출물 공개 Beta Version 소개
- 전문분야(사회과학) 맥락에서 자연스러운 연속 대화가 가능한 AI를 구축하기 위한 학습용 데이터 - 멀티세션 대화 및 발화에 활용한 문서 정보, 검색어 등이 태깅된 대화 데이터
구축목적
- 긴 맥락의 연속된 대화를 기억하고 전문분야 문서 내용을 반영한 자연스러운 대화 데이터 수집
-
메타데이터 구조표 데이터 영역 한국어 데이터 유형 텍스트 데이터 형식 txt 데이터 출처 - 전문대화 문서: 구매 및 라이선싱, 크롤링 후 정제 및 레이블링 - 멀티세션 대화: 크라우드 워커를 통한 직접 대화 수집 라벨링 유형 자연어 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 챗봇 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/- 전문 문서 105,643 건 / - 멀티세션 62,403 건, 세션 156,588 건 / - 2세션 : 41,281 건 / - 3세션 : 10,462 건 / - 4세션 : 10,660 건 -
데이터 통계 데이터 구축 규모 ∙ 구축한 사회과학 전문분야 문서에 기반한 멀티세션 62,403 건
- 2세션 : 41,231 건
- 3세션 : 10,462 건
- 4세션 : 10,660 건
∙ 전문문서 : 105,643 건데이터 분포 ∙ 세션 수 분포: 최소 수량
∙ 세션 간 시간 간격 분포: 1시간~7주 간격
∙ 대화 문장 길이 분포: 질문자 최소 10 음절, 전문가 최소 15음절
∙ 발화자 지역 분포: 4개 지역 별 인구분포 기준 10% 오차 내 모집
(행정안전부 인구통계 기준:https://jumin.mois.go.kr/)
- 서울/인천/경기 51%
- 대전/세종/충청/강원 14%
- 광주/전라/제주 11%
- 부산/대구/울산/경상 25%
∙ 전문지식 답변 수: 한 세션 당 최소 1 번
∙ 전문지식 출처 수: 한 세션 당 최소 1 번
∙ 대화 참여자 분포
- 성별 : 한 성별 최대 60%
- 연령대 : 한 연령대 비율 최대 40% 넘지 않음 -
-
AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- 모델학습
전체 대화방 json을 세션 수를 고려하여 8:1:1로 훈련, 검증, 평가 데이터셋을 나누어 준비한다. 대화 생성 모델을 구축할 때, 인코더-디코더 구조의 생성형 AI 모델 ET5를 활용한다. 모델의 인풋에 이전 대화의 히스토리에 해당하는 토큰 시퀀스, 참고 전문문서 토큰 시퀀스, 요약 정보 토큰 시퀀스의 컨캐트네이션 (concatenation)을 통해 입력 토큰 시퀀스를 생성하고, 이에 해당하는 답변을 예측하도록 모델링한다.- 서비스 활용 시나리오
○ 연구 분야
- 인문사회과학 분야에서 연속된 대화의 맥락을 기억하고 참조하여 심도 있는 문제 해결에 기여할 수 있음.
- 연속된 대화를 기억하고 활용함으로써 챗봇 및 자연어 처리 기술의 발전을 도모, 심도 있는 문제 해결을 가능하게 함.
- 한국어 멀티세션 대화 데이터는 한국어뿐만 아니라 다양한 언어에서의 AI 기술 발전을 촉진함.
○ 산업 분야
- 기업들은 한국인과의 원활한 대화가 가능한 챗봇 및 음성비서 기술 개발에 이 데이터를 활용할 수 있음.
- 고객 맞춤형 상품 추천 및 지식 서비스 제공을 위한 챗봇이나 음성 AI 비서 개발 시, 과거 대화 이력을 활용해 맞춤형 서비스 제공이 가능.
- 다양한 산업에서 AI를 활용하여 고객과의 소통을 강화하고, 더 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있음. -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 데이터 구성
1. 전문대화 정보 및 대화자 정보 내역: 파일명 및 세션단계, 참여자 수, 참여자 ID, 참여자 정보
2. 대화 참여자 페르소나 정보 내역: 대화방ID, 질문자의 페르소나 ID, 질문자의 페르소나 특징, 화자 유형, 전문가의 페르소나ID
3. 전문대화 토픽 정보 및 세션 정보 내역: 토픽ID, 토픽 유형, 토픽 타이틀, 키워드, 이전 세션ID, 몇 번째 세션, 발화 수, 말차례 수, 세션ID
4. 세션 내 전문 대화 내역: 대화 발화자 정보 및 페르소나, 작업자의 발화, 검색 내용, 검색어 Query, 검색결과, 검색 결과 문서 ID, 검색 결과 문서 제목, 검색 결과 문서 내용, 발화에 참고한 내용 선택 여부, 검색된 문서 내용 중 발화에 참고한 파트만 True, 발화에 대한 요약, 발화 TimeStamp
5. 세션 내 전문 대화 요약 내역: 세션 내 질문자 화자 발화 요약, 세션 내 전문가 화자 발화 요약, 이전 세션의 질문자 화자 발화 총 요약, 이전 세션의 전문과 화자 발화 총 요약, 세션 대화 내용 요약<라벨링 데이터 주요 속성 어노테이션 명세>
라벨링 데이터 주요 속성 어노테이션 명세 데이터명 AI 모델 Task 어노테이션 방법 주요 어노테이션 속성 속성 설명 라벨링 데이터 포맷 전문분야(사회과학) 한국어 멀티세션 데이터 대화 생성 Tagging participantInfo 참여자 정보 JSON multisessionID 멀티세션ID personaFeatures 페르소나 특징 largeCategory 주제 대분류 sessionSummary 현재 세션 요약 <원천데이터 분포 명세>
원천데이터 분포 명세 데이터명 원천데이터 구분 구축 비율 전문분야(사회과학) 한국어 멀티세션 데이터 인문사회학(인문학, 사회과학, 문화예술체육학), 인간과학과 기술(뇌과학, 인지/감성과학, 과학기술과 인문사회) 등 균형적인 6개 전문분야 세부 카테고리를 확보 카테고리별 최소 1,000건 이상 수집 - 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 구 분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 FileInfo object y 파일 정보
1-1 filename string y 파일명 HS-024194-AP712086-WZ014572-01_11_03-S2.json
1-2 sessionLevel string y 세션 단계 2~4
2 participantsInfo object y 참여자 정보
2-1 numberOfParticipants string y 참여자 수 2
2-2 speaker1 object y 참여자 1 정보
2-2-1 participantID string y 참여자 ID 참여자 고유 ID, 숫자 4자리로 구성 "0001" ~ "9999" 워커 간 중복이 없어야 함 2-2-2 gender string y 대화 참여자 성별 남성/여성
2-2-3 age string y 나이대 구분 20대~40대 이상 연령대 2-2-4 occupation string y 직업군 전문직, 교직, 관리직, 사무직, 자영업, 판매직, 서비스직, 생산/노무직, 기능직, 농/축/광/수산업, 학생, 주부, 무직, 퇴직/연금생활자, 기타
2-2-5 bPlace string y 출생지 서울/경기/인천, 대전/세종/충청/강원, 광주/전라/제주, 부산/대구/울산/경상, 기타
2-2-6 gPlace string y 성장지 상동
2-2-7 rPlace string y 현 거주지 상동
2-2-8 educationLevel string y 학력 초졸, 중졸, 고졸, 대졸, 대학원졸, 기타
2-2-9 major string y 전공 사용자 직접 입력
2-3 speaker2 object y 참여자 2 정보
2-3-1 participantID string y 참여자 ID 참여자 고유 ID, 숫자 4자리로 구성 "0001" ~ "9999" 워커 간 중복이 없어야 함 2-3-2 gender string y 대화 참여자 성별 남성/여성
2-3-3 age string y 나이 20대~40대 이상 연령대 2-3-4 occupation string y 직업군 전문직, 교직, 관리직, 사무직, 자영업, 판매직, 서비스직, 생산/노무직, 기능직, 농/축/광/수산업, 학생, 주부, 무직, 퇴직/연금생활자, 기타
2-3-5 bPlace string y 출생지 서울/경기/인천, 대전/세종/충청/강원, 광주/전라/제주, 부산/대구/울산/경상, 기타
2-3-6 gPlace string y 성장지 상동
2-3-7 rPlace string y 현 거주지 상동
2-3-8 educationLevel string y 학력 초졸, 중졸, 고졸, 대졸, 대학원졸, 기타
2-3-9 major string y 전공 사용자 직접 입력
3 multisessionInfo object y 멀티세션 정보
3-1 multisessionID string y 멀티세션 대화방 ID 000001 ~ 999999 ) 4 personaInfo object y 페르소나 정보
4-1 apprenticeInfo object y Apprentice의 정보
4-1-1 personaID string y apprentice의 페르소나 ID Apprentice 페르소나 ID , 숫자 6개로 구성 "000001" ~ "999999" 참고로 파일명에는 AP+000000, 예를 들어 AP000001 로 들어감 "AP000001" 4-1-2 personaFeatures string y apprentice의 페르소나 특징 페르소나 특징들 페르소나 특징 3개 4-1-3 speakerType string y 화자유형 speaker1 화자를 구분하는 정보 4-2 wizardInfo object y Wizard의 정보
4-2-1 personaID string y wizard의 페르소나 ID Wizard 페르소나 ID, 숫자 6개로 구성 "000001" ~ "999999" 파일명에는 WZ+000000, 예를 들어 WZ000002 로 들어감 "WZ000002" 4-2-2 personaFeatures array y wizard의 페르소나 특징 페르소나 특징들 페르소나 특징 1개 4-2-3 speakerType string y 화자유형 speaker2
5 topicInfo object y 토픽 정보
5-1 topicID string y 전문 대화 토픽 ID (주제 대분류 ID_주제 중분류 ID_주제 소분류 ID) 몇 번 대분류의 몇 번 중분류의 몇 번째 소분류(토픽) "몇 번 대분류 + _ + 몇 번 중분류 + _ + 몇 번째 소분류(토픽)" , 대분류: 01~03, 중분류 : 01~35, 소분류(토픽): 01~99
“01_02_04” 5-2 largeCategory string y 주제 대분류 “01~03”
5-3 mediumCategory string y 주제 중분류 “01~35” 인문사회학(인문학, 사회과학, 문화예술체육학), 인간과학과 기술(뇌과학, 인지/감성과학, 과학기술과 인문사회) 5-4 smallCategory string y 주제 소분류 “01~99”
6 sessionInfo array y 세션 정보
(*세션 수만큼 반복)
6-1 prevSessionID string y 이전 세션 ID 개별세션 ID 첫 번째 세션인 경우 비어있음 (개별 세션 ID가 유니크해야함) / 규칙 : “대화방ID + - + 몇 번째 세션(1/2/3/4)” 6-2 prevTimeInfo object y 이전 시간 정보
6-2-1 timeNum string y 이전 세션 이후 “1”,“2”,...“7” or null 1시간~48시간, 1일~10일, 1주~7주 흐른 가상의 시간 6-2-2 timeUnit string y 가상 시간 단위 시간/일/주/주일 or null 한글 표기 (시간/일/주/주일) 6-3 nthSession string y 몇 번째 세션 1~4 현재 세션이 대화방(멀티세션) 내에서 몇 번쨰 세션인지 6-4 numberOfUtterances string y 발화 수 해당 세션의 전체 발화 수(몇 개의 발화가 있었는지?) 턴 수*2(이상 수) 6-5 numberOfTurns string y 말차례 수 해당 세션의 전체 턴 수(몇 개의 턴이 있었는지?) 턴 수(A+B=1턴) 6-6 sessionID string y 세션 ID 00001-1 개별 세션 ID 유니크하게(어떤 세션과도 ID가 겹치지 않게) 세션ID는 "대화방ID + 몇 번째 세션(1/2)" 00001-1 00001-2 6-7 sessionKeywords array y 세션 별 키워드 [“키워드1‘, ”키워드2“]
6-8 dialog array y 대화
6-8-1 speaker string y 화자 speaker2 먼저 말을 걸면 화자 1(speaker1 = Apprentice), speaker2 = Wizard) 6-8-2 personaID string y 페르소나 ID Wizard 페르소나 ID, 숫자 5개로 구성 6-8-3 participantID string y 참여자 ID 0001~9999 6-8-4 utterance string y 발화 문장 1발화=1말풍선 요약 말풍선 여러 개 = 1발화인 경우, 1발화에 대해서 6-8-5 context string y 6-8-5-1 query string y 검색어 질문에 대한 답변을 마련하기 위해 시스템 인터넷 창에 검색한 "검색어" 6-8-5-2 Contents array y 6-8-5-2-1 documentID string y 문서 ID "doc-id-3" 6-8-5-2-2 documentTitle string y 문서 제목 "모니터 작동 방법" 6-8-5-2-3 content string y "모니터를 고를 때에는 ~~~하다.", "예를 들어 ~~~ 고려해야 한다." 6-8-6 selectedContents string y 문서 선택 여부 [[false, true, false, false], [false, false, false]] 6-8-7 summary string y 6-8-8 timestamp string y 168392904 6-9 sessionSummary object n 세션 요약 6-9-1 apprentice string y 6-9-2 wizard string y 6-9-3 dialogSummary string y 6-10 prevAggregatedSummary 이전 세션의 요약 6-10-1 apprentice string y 세션의 apprentice 발화 총 요약 6-10-2 wizard string y 과거 세션의 wizard 발화 총 요약
- 데이터 포맷데이터 포맷 데이터명 원시데이터 포맷 원천데이터 포맷 라벨링 데이터 포맷 (*획득 과정 생성 데이터) (*정제 과정 생성 데이터) 전문분야(사회과학) 한국어 멀티세션 데이터 TXT TXT JSON
- 실제 데이터 예시{
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"personaFeatures" : [ "나는 뇌과학의 개념에 대한 지식을 쌓고 있다.", "나는 전자기기를 잘 활용한다", "나는 뉴질랜드에 가 보고 싶다" ],
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"utterance" : "그럴게요. 운동 지각 (運動知覺)은 시각, 전정 및 고유수용성감각 입력을 기반으로 장면에서 요소의 속도와 방향을 추론하는 과정입니다. 추론하는 과정이네요~",
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"documentTitle" : "운동 지각",
"content" : [ "운동 지각 (運動知覺)은 시각, 전정 및 고유수용성감각 입력을 기반으로 장면에서 요소의 속도와 방향을 추론하는 과정이다.", "이 과정은 대부분의 관찰자에게 간단해 보이지만 계산적 관점에서 어려운 문제이며 신경 처리 측면에서 설명하기 어려운 것으로 입증되었다.", "운동 지각은 심리학 (즉, 시각 인식), 신경학, 신경생리학, 공학 및 컴퓨터 과학을 포함한 많은 분야에서 연구된다." ]
} ]
},
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"summary" : "운동 지각 (運動知覺)은 시각, 전정 및 고유수용성감각 입력을 기반으로 장면에서 요소의 속도와 방향을 추론하는 과정이다.",
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"utterance" : "네, 운동 지각은 심리학 (즉, 시각 인식), 신경학, 신경생리학, 공학 및 컴퓨터 과학을 포함한 많은 분야에서 연구됩니다.",
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"documentTitle" : "운동 지각",
"content" : [ "운동 지각 (運動知覺)은 시각, 전정 및 고유수용성감각 입력을 기반으로 장면에서 요소의 속도와 방향을 추론하는 과정이다.", "이 과정은 대부분의 관찰자에게 간단해 보이지만 계산적 관점에서 어려운 문제이며 신경 처리 측면에서 설명하기 어려운 것으로 입증되었다.", "운동 지각은 심리학 (즉, 시각 인식), 신경학, 신경생리학, 공학 및 컴퓨터 과학을 포함한 많은 분야에서 연구된다." ]
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"personaID" : "AP217678",
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"utterance" : "괜찮아요~ 다음에 또 궁금한 것이 있으면 물어보러 올게요! 저는 뉴질랜드에 가 보고 싶어서 알아보러 갈게요~",
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"personaID" : "WZ000001",
"participantID" : "ND0002",
"utterance" : "네, 그럼 다음에 또 찾아주세요.",
"context" : {
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"apprentice" : [ "나는 뇌과학의 개념에 대한 지식을 쌓고 있다.", "나는 뉴질랜드에 가 보고 싶다" ],
"wizard" : [ "운동 지각 (運動知覺)은 시각, 전정 및 고유수용성감각 입력을 기반으로 장면에서 요소의 속도와 방향을 추론하는 과정이다.", "운동 지각은 심리학 (즉, 시각 인식), 신경학, 신경생리학, 공학 및 컴퓨터 과학을 포함한 많은 분야에서 연구된다." ],
"dialogSummary" : "사용자는 운동 지각에 대해 질문을 했고 챗봇은운동 지각 (運動知覺)은 시각, 전정 및 고유수용성감각 입력을 기반으로 장면에서 요소의 속도와 방향을 추론하는 과정이고 운동 지각은 심리학 (즉, 시각 인식), 신경학, 신경생리학, 공학 및 컴퓨터 과학을 포함한 많은 분야에서 연구된다라고 대답했다. "
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(중 략)
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"utterance" : "네, 신경조직을 이루는 세포를 신경세포(neuron)와 신경아교세포(neuroglia, glia)로 분류할 수 있습니다.",
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(중 략)
아교세포는 신경관을 이루는 신경외배엽 세포에서 기원한다.", "예외적으로 큰포식세포의 전구세포에서 분화하는 미세아교세포만은 중배엽에서 기원한다.", "한편 말초신경계통의 신경세포와 신경아교세포는 신경능선세포(neural crest cell)에서 기원한다." ]
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"dialogSummary" : "사용자는 신경 조직에 대해 질문을 했고 챗봇은 신경 조직은 신경계통을 구성하는 주된 조직으로, 상피 조직, 결합 조직, 근육 조직과 더불어 동물의 네 가지 기본 조직에 속하고 신경조직을 이루는 세포를 신경세포(neuron)와 신경아교세포(neuroglia, glia)로 분류할 수 있다라고 대답했다. "
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"prevAggregatedSummary" : {
"apprentice" : [ "나는 뇌과학의 개념에 대한 지식을 쌓고 있다.", "나는 뉴질랜드에 가 보고 싶다" ],
"wizard" : [ "운동 지각 (運動知覺)은 시각, 전정 및 고유수용성감각 입력을 기반으로 장면에서 요소의 속도와 방향을 추론하는 과정이다.", "운동 지각은 심리학 (즉, 시각 인식), 신경학, 신경생리학, 공학 및 컴퓨터 과학을 포함한 많은 분야에서 연구된다." ]
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 미디어젠(주)
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 윤종성 02-6429-7100 [email protected] 총괄책임자 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 메트릭스 데이터 수집 비디 데이터 수집, 정제, 검수 시스템 제공/관리 코리아퍼스텍 데이터 검수 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 고혜지 02-6244-0700 [email protected] 백승민 02-6244-07001 [email protected] AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 윤종성 02-6429-7100 [email protected] 최정윤 02-6429-7100 [email protected] 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 송주홍 02-2025-4999 [email protected] 김화영 02-2025-4999 [email protected]
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find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
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