AI 텍스트 분류 도구

AI 텍스트 분류 도구는 이미 있는 문장을 유용한 분류 항목에 연결합니다. 고객 문의를 결제 담당으로 보내거나, 글의 주제를 구분하거나, 리뷰의 감정을 분류하는 작업에 사용할 수 있습니다.

라벨링 작업과 실제 분류를 구분하기

먼저 항목별 의미와 예시를 정하고 한 문장에 하나의 라벨을 붙일지 여러 라벨을 허용할지 결정하세요. 학습용 데이터를 사람이 라벨링하는 기능과, 모델이 새로운 텍스트를 분류하는 기능은 역할이 다릅니다.

직접 만든 항목을 요청에 설명할 수 있는 제품도 있고, 라벨이 붙은 데이터로 모델을 학습해야 하는 제품도 있습니다. 준비 시간과 항목 변경 방법을 함께 비교해야 합니다. 한국어 지원 여부도 제품 문서와 실제 입력으로 확인하세요.

결과를 업무에 연결하기 전에

API 인증, 입력 형식, 반환 JSON과 요청 제한을 읽어 보세요. 선택된 항목, 항목별 확률, 순서가 있는 점수는 서로 다른 출력입니다. confidence가 높다는 사실만으로 내 데이터의 정확도가 검증되는 것은 아닙니다.

검토한 정답이 있는 예시와 애매한 문장, 드문 분류 항목으로 테스트하세요. 자동 처리할 조건과 사람이 확인할 조건을 정합니다. 호출이나 토큰 기준 요금, 시작 크레딧의 조건, 입력 저장 및 보관 기간도 비교 대상입니다.

자주 묻는 질문

텍스트 분류는 글을 새로 작성하나요?

기본 역할은 입력한 글에 분류 항목을 붙이는 것입니다. 생성이나 재작성은 별도 기능입니다.

새 항목을 쓰려면 모델을 직접 학습해야 하나요?

제품마다 다릅니다. 항목 설명을 받는 방식과 학습 데이터를 요구하는 방식을 확인하세요.

확률이 높은 결과는 항상 정확한가요?

아닙니다. 실제 업무와 비슷한 예시에서 결과를 검증하고 오류의 영향을 살펴야 합니다. 중요한 판단에는 사람의 검토를 포함하세요.