연구자들의 정보 접근 신속성을 확보하고 학술정보의 효과적인 관리와 활용을 위해 연구보고서, 학술논문 내 라벨링, 주요 메타데이터 등의 학습데이터를 구축했습니다.
Data 종류
| 과학기술 콘텐츠 학술정보 추출 학습데이터
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수량
| 약 40,300면 |
Client
| 한국과학기술정보연구원(KISTI)
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| 유형 | 이미지 라벨링 데이터 |
소개
| 학술정보 논문 및 R&D보고서 PDF에서 학술정보 자동 추출을 위한 이미지 라벨링 데이터
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구축목적
| 연구자에게 고도화된 분석과 정보활용 지원, 혁신적인 연구성과 도출
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특징
| - 문서 지면 배치 분석 기술
- 학술논문 전문조직 라벨러 투입
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제작기간
| 2024/08~2024/11 |
연구자들의 정보 접근 신속성을 확보하고 학술정보의 효과적인 관리와 활용을 위해 연구보고서, 학술논문 내 라벨링, 주요 메타데이터 등의 학습데이터를 구축했습니다.