AI 휴먼 학습용 텍스트 데이터 생성 및 오프라인 발화 평가

고객사는 AI 휴먼 서비스 고도화를 위해 다양한 상황의 발화를 학습시킬 수 있는 텍스트 데이터와, 실제 발화 품질을 검증할 수 있는 오프라인 평가 체계를 필요로 했습니다.

젠다이브는 텍스트 생성부터 품질 검수, AI 휴먼 발화 생성, 오프라인 청취 평가까지 한 번에 수행하는 통합 데이터 구축으로 과제를 해결했습니다.

텍스트 생성부터 오프라인 평가까지, 통합 데이터 라벨링 프로세스

실제 프로젝트는 아래와 같은 단계별 흐름으로 운영했습니다.

AI 휴먼 발화 품질을 정량적으로 검증 가능한 데이터 자산 구축

구축 데이터 요약

• 텍스트 데이터: 발표·연설·토론/토의·대화 4개 상황 기반 문장, 문장 유형·화법 특성 라벨이 포함된 AI 학습 텍스트입니다.
• 평가 데이터: 오프라인 청취 평가를 통해 수집한 1~5점 발화 품질 점수 및 메타 정보를 포함한 AI 학습 데이터입니다.
• 규모: 약 수백~수천 건 수준의 텍스트·발화·평가 기록을 통합한 구조화 데이터로, XLS 형식으로 정리해 분석·튜닝에 즉시 활용 가능하도록 제공했습니다.

젠다이브(Gendive)의 데이터 라벨링 역량: 품질·관리·확장성

• 품질: 상황·화법별 세밀한 가이드와 다단계 검수 프로세스를 적용해, AI 학습에 적합한 텍스트 구조와 라벨링 품질을 안정적으로 유지합니다.
• 관리: 오프라인 평가 포함 복합 프로젝트에 대해 일정·인력·공간을 통합 관리하고, 진행 현황과 산출물을 체계적으로 기록·공유합니다.
• 확장성: 데이터 스키마와 검수 기준을 표준화해, 추후 발화 상황 추가나 평가 항목 확장 등에도 유연하게 대응할 수 있는 구조로 데이터를 구축합니다.

AI 휴먼·음성·텍스트를 아우르는 통합 데이터 라벨링 파트너

기존 라벨링 업체와 다른 젠다이브의 차별점

• 텍스트 생성부터 오프라인 청취 평가까지 한 번에 수행하는 엔드투엔드 데이터 구축으로, 여러 업체를 나누어 관리해야 하는 운영 부담을 줄입니다.
• 상황·화법·평가 지표를 하나의 스키마로 설계해, AI 학습 데이터와 발화 평가 데이터가 서로 연동되는 구조를 제공함으로써 분석 활용도를 높입니다.
• 프로젝트마다 맞춤형 가이드와 검수 프로세스를 설계해, 단순 볼륨 중심이 아닌 목적 지향적인 라벨링 품질을 확보합니다.

AI 휴먼, 음성 합성, 대화형 에이전트 등을 위한 데이터 라벨링과 AI 학습 데이터 구축이 필요하시다면, 프로젝트 초기 기획 단계부터 함께 검토해 드립니다.

현 상황과 목표를 공유해 주시면, 데이터 유형·규모·검수 프로세스를 고려한 현실적인 데이터 구축 및 검수 방안을 제안합니다.