가공 가능한 텍스트 데이터를 적절히 분리, 분해, 가공하여 사용자의 요구에 맞는
가치있는 지식 텍스트 정보를 생산함으로써 다양한 IT 분야에 접목하여 활용할 수 있도록 도와드리는 서비스입니다.
많은 데이터가 가득한 정보 시대에서, 가치(Value) 있는 정보와 지식을 활용하여
고차원의 가치 창출을 하고 싶은 고객에게 유리한 솔루션입니다.
많은 기업이 AI 도입의 POC 단계(개념 증명)에서 머무는데 그치고 있습니다.
AI 도입의 성공에 있어 필수 조건은 출처 적합성이 받침된 신뢰할만한 고품질 데이터인 것을 주요 IT 계열사에서도 말하고 있습니다.
고수준의 학문 서적, 논문 등 다양한 책과 스크립트는 신뢰성과 출처 적합성을 모두 충족하는 고품질 데이터의 원천(Source)으로서 인정될만합니다.
TakeView 솔루션은 여러 다른 주제들에 대한 의견들이 표출된 포털 사이트 데이터를 실시간 수집하여 고전적인 키워드 빈도 분석이 아닌 AI(Machine learning & Deep learning) 알고리즘을 통한 통계적 패턴을 사용하여 분석합니다. 수백만건 이상의 텍스트에 대한 대량의 텍스트 데이터를 실시간성으로 쉽고 편리하게 분석, 활용에 목적을 두고 개발되었으며, 자연어 처리 모듈과 분석 모듈이 통합되어 빠른 Insight를 제공합니다. 뛰어난 텍스트 모니터링 및 분석 솔루션으로 자사의 마케팅 전략, 데이터 분석 등 다양한 분야에 활용합니다.
"신뢰할 만한 결과는 신뢰할 만한 데이터에서 옵니다." 많은 기업이 AI 도입의 POC(개념 증명) 단계에서 머무는데 그치고 있습니다. AI 도입의 성공에 있어 필수 조건은 출처 적합성이 받침된 신뢰할만한 고품질 데이터인 것을 주요 IT 계열사에서도 말하고 있습니다. 고수준의 학문 서적, 논문 등 다양한 책과 스크립트는 고품질 데이터의 원천(Source)으로서 인정될만합니다. 소프트웨어적 처리로 도서 내 노이즈 데이터를 정확도 높게 선별하여 제거해 나가는 것으로 학습 데이터 혹은 데이터셋Dataset에 필요한 네러티브 텍스트를 완성합니다. 도서 내에 있는 그림(Image), 그래프 및 도식(Graph), 일반 표(Table)등 고차원 데이터에 대해서 정밀 추출 및 변환합니다. 또한 문맥 문장 내에 각주Footnote 및 참조 문헌Reference 등 상호 연결 문장에 대해 Meta 정보를 가공 변환합니다. 다이아몬드를 흙에서 소량 채취하여 가치 높은 생산물을 가공해내듯이, 많은 데이터가 가득한 정보 시대에서, 가치(Value) 있는 정보와 지식을 활용하여 고차원의 가치 창출을 하고 싶은 고객에게 유리한 솔루션입니다. 다시 말해, 많은 불필요한 데이터(Garbage)를 가려내어 Expensive (Text) Data 추출과 텍스트 전처리(Text Pre-Processing)를 해결해드리는 서비스입니다. 접목 가능한 분야로는 대표적으로 AI 인공지능 학습 데이터 세트(Data Set) 구성 빅데이터 수집 및 데이터 베이스 구축 수학/과학적 모델링 개발 연구 머신러닝 교육 및 학습 여러 분야의 기술/문학 등 다양한 트렌드 분석 및 연구 개발 등이 있습니다. Book Dataset Solution이 가능한 텍스트 유형/데이터 포맷은 아래와 같습니다. - 데이터 포맷 형태: 1) 전자책(PDF) 2) 비표준 전자책(EPUB) 3) 실물 도서(오프라인) 4) 이외 분석 가능한 Script 문서.