주제 별 복수의 데이터 중에서 동일 가치관을 갖는 하나 이상의 데이터를 획득하여 상기 하나 이상의 데이터 각각으로부터 신경망모델의 학습을 위한 학습데이터를 생성하는 단계;상기 하나 이상의 데이터 각각의 가치관에 기초하여 상기 학습데이터에 대응되는 제1라벨링데이터 및 제2라벨링데이터를 생성하는 단계;상기 학습데이터 및 상기 제1라벨링데이터를 상기 신경망모델에 입력하여 상기 학습데이터의 주제에 대한 의견을 생성하도록 상기 신경망모델을 1차 학습시키는 단계;상기 학습데이터 및 상기 제2라벨링데이터를 1차 학습된 신경망모델에 입력하여 상기 학습데이터의 의견에 대한 동의 정도를 생성하도록 상기 1차 학습된 신경망모델을 2차 학습시키는 단계를 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습방법.

제1항에 있어서, 상기 제1라벨링데이터는 제1-1라벨링데이터 및 제1-2라벨링데이터를 포함하고, 상기 제1라벨링데이터 및 제2라벨링데이터를 생성하는 단계는, 상기 하나 이상의 데이터 각각의 상기 가치관에 대한 가치 점수를 획득하는 단계;상기 가치 점수를 기 설정된 기준값과 비교하는 단계; 및상기 가치 점수가 상기 기준값 이상이면, 상기 학습데이터에 대한 상기 제1-1라벨링데이터를 생성하고, 상기 가치 점수가 상기 기준값 미만이면, 상기 학습데이터에 대한 상기 제1-2라벨링데이터를 생성하는 단계를 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습방법.

제2항에 있어서, 상기 제1-1라벨링데이터는 상기 학습데이터에 대한 긍정 의견을 포함하고, 상기 제1-2라벨링데이터는 상기 학습데이터에 대한 부정 의견을 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습방법.

제2항에 있어서, 상기 신경망모델을 1차 학습시키는 단계는, 상기 가치 점수가 상기 기준값 이상이면, 상기 학습데이터 및 상기 제1-1라벨링데이터를 상기 신경망모델로 입력하고, 상기 가치 점수가 상기 기준값 미만이면, 상기 학습데이터 및 상기 제1-2 라벨링데이터를 상기 신경망모델로 입력하는 단계를 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습방법.

제1항에 있어서, 상기 제1라벨링데이터 및 제2라벨링데이터를 생성하는 단계는, 상기 하나 이상의 데이터 각각의 상기 가치관에 기초하여 상기 하나 이상의 데이터 각각에 대한 가치 점수를 획득하는 단계; 상기 소수점 값의 크기에 기초하여 상기 가치 점수를 반올림하는 단계; 및반올림 된 가치 점수에 기초하여 상기 학습데이터에 대한 상기 제2라벨링데이터를 생성하는 단계를 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습방법.

제1항에 있어서, 상기 복수의 데이터 각각을 가치관 별로 클러스터링(clustering)하여 상기 하나 이상의 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습방법.

제1항에 있어서, 상기 신경망모델은 제1생성부 및 제2생성부를 포함하고, 상기 신경망모델을 1차 학습시키는 단계는, 상기 학습데이터를 상기 제1생성부로 입력하여 상기 제1생성부로부터 상기 학습데이터의 주제에 대한 의견을 포함하는 제1생성결과를 획득하는 단계;상기 제1라벨링데이터에 기초하여 상기 제1생성결과에 대한 제1손실값을 결정하는 단계; 및상기 제1손실값이 최소가 되도록 상기 신경망모델의 하나 이상의 파라미터 값을 조정하는 단계를 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습방법.

제7항에 있어서, 상기 1차 학습된 신경망모델을 2차 학습시키는 단계는, 상기 학습데이터를 상기 제2생성부로 입력하여 상기 제2생성부로부터 상기 학습데이터의 의견에 대한 동의 정도를 포함하는 제2생성결과를 획득하는 단계;상기 제2라벨링데이터에 기초하여 상기 제2생성결과에 대한 제2손실값을 결정하는 단계; 및상기 제2손실값이 최소가 되도록 상기 1차 학습된 신경망모델의 상기 하나 이상의 파라미터 값을 조정하는 단계를 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습방법.

제1항에 있어서, 상기 학습데이터를 생성하는 단계는, 상기 하나 이상의 데이터 각각의 주제, 상기 주제에 대한 동의 여부, 상기 동의 여부에 대한 의견, 상기 의견에 대한 가치관 및 상기 가치관에 대한 가치 점수 중 적어도 하나를 포함하는 상기 학습데이터를 생성하는 단계를 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습방법.

모델 학습 프로그램이 저장된 메모리; 및주제 별 복수의 데이터가 입력되면, 상기 모델 학습 프로그램을 실행하여 상기 복수의 데이터 중에서 동일 가치관을 갖는 하나 이상의 데이터를 획득하고, 획득한 상기 하나 이상의 데이터 각각으로부터 신경망모델의 학습을 위한 학습데이터를 생성하고, 상기 하나 이상의 데이터 각각의 가치관에 기초하여 상기 학습데이터에 대응되는 제1라벨링데이터 및 제2라벨링데이터를 생성하고, 상기 학습데이터 및 상기 제1라벨링데이터를 상기 신경망모델에 입력하여 상기 학습데이터의 주제에 대한 의견을 생성하도록 상기 신경망모델을 1차 학습시키고, 상기 학습데이터 및 상기 제2라벨링데이터를 1차 학습된 신경망모델에 입력하여 상기 학습데이터의 의견에 대한 동의 정도를 생성하도록 상기 1차 학습된 신경망모델을 2차 학습시키는 프로세서를 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습장치.

제10항에 있어서, 상기 제1라벨링데이터는 제1-1라벨링데이터 및 제1-2라벨링데이터를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제1라벨링데이터 및 제2라벨링데이터를 생성하고, 상기 하나 이상의 데이터 각각의 상기 가치관에 대한 가치 점수를 획득하고, 상기 가치 점수를 기 설정된 기준값과 비교하고, 상기 가치 점수가 상기 기준값 이상이면, 상기 학습데이터에 대한 상기 제1-1라벨링데이터를 생성하고, 상기 가치 점수가 상기 기준값 미만이면, 상기 학습데이터에 대한 상기 제1-2라벨링데이터를 생성하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습장치.

제11항에 있어서, 상기 제1-1라벨링데이터는 상기 학습데이터에 대한 긍정 의견을 포함하고, 상기 제1-2라벨링데이터는 상기 학습데이터에 대한 부정 의견을 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습장치.

제11항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 가치 점수가 상기 기준값 이상이면, 상기 학습데이터 및 상기 제1-1라벨링데이터를 상기 신경망모델로 입력하고, 상기 가치 점수가 상기 기준값 미만이면, 상기 학습데이터 및 상기 제1-2 라벨링데이터를 상기 신경망모델로 입력하여 상기 신경망모델을 1차 학습시키는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습장치.

제10항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 데이터 각각의 상기 가치관에 기초하여 상기 하나 이상의 데이터 각각에 대한 가치 점수를 획득하고, 상기 소수점 값의 크기에 기초하여 상기 가치 점수를 반올림하고, 반올림 된 가치 점수에 기초하여 상기 학습데이터에 대한 상기 제2라벨링데이터를 생성하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습장치.

제10항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 복수의 데이터 각각을 가치관 별로 클러스터링(clustering)하여 상기 하나 이상의 데이터를 획득하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습장치.

제10항에 있어서, 상기 신경망모델은 제1생성부 및 제2생성부를 포함하고, 상기 신경망모델은, 상기 제1생성부가 상기 학습데이터를 입력 받아 상기 학습데이터의 주제에 대한 의견을 포함하는 제1생성결과를 출력하고, 상기 제1라벨링데이터에 기초하여 상기 제1생성결과에 대한 제1손실값을 결정하고, 결정된 상기 제1손실값이 최소가 되도록 상기 신경망모델의 하나 이상의 파라미터 값을 조정하여 1차 학습되는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습장치.

제16항에 있어서, 상기 신경망모델의 1차 학습이 완료되면, 상기 신경망모델은, 상기 제2생성부가 상기 학습데이터를 입력 받아 상기 학습데이터의 의견에 대한 동의 정도를 포함하는 제2생성결과를 출력하고, 상기 제2라벨링데이터에 기초하여 상기 제2생성결과에 대한 제2손실값을 결정하고, 상기 제2손실값이 최소가 되도록 상기 1차 학습된 신경망모델의 상기 하나 이상의 파라미터 값을 조정하여 2차 학습되는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습장치.

제1항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 데이터 각각의 주제, 상기 주제에 대한 동의 여부, 상기 동의 여부에 대한 의견, 상기 의견에 대한 가치관 및 상기 가치관에 대한 가치 점수 중 적어도 하나를 포함하는 상기 학습데이터를 생성하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습장치.

컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 주제 별 복수의 데이터 중에서 동일 가치관을 갖는 하나 이상의 데이터를 획득하여 상기 하나 이상의 데이터 각각으로부터 신경망모델의 학습을 위한 학습데이터를 생성하는 단계;상기 하나 이상의 데이터 각각의 가치관에 기초하여 상기 학습데이터에 대응되는 제1라벨링데이터 및 제2라벨링데이터를 생성하는 단계;상기 학습데이터 및 상기 제1라벨링데이터를 상기 신경망모델에 입력하여 상기 학습데이터의 주제에 대한 의견을 생성하도록 상기 신경망모델을 1차 학습시키는 단계;상기 학습데이터 및 상기 제2라벨링데이터를 1차 학습된 신경망모델에 입력하여 상기 학습데이터의 의견에 대한 동의 정도를 생성하도록 상기 1차 학습된 신경망모델을 2차 학습시키는 단계를 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습방법을 프로세서가 수행하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.

컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 주제 별 복수의 데이터 중에서 동일 가치관을 갖는 하나 이상의 데이터를 획득하여 상기 하나 이상의 데이터 각각으로부터 신경망모델의 학습을 위한 학습데이터를 생성하는 단계;상기 하나 이상의 데이터 각각의 가치관에 기초하여 상기 학습데이터에 대응되는 제1라벨링데이터 및 제2라벨링데이터를 생성하는 단계;상기 학습데이터 및 상기 제1라벨링데이터를 상기 신경망모델에 입력하여 상기 학습데이터의 주제에 대한 의견을 생성하도록 상기 신경망모델을 1차 학습시키는 단계;상기 학습데이터 및 상기 제2라벨링데이터를 1차 학습된 신경망모델에 입력하여 상기 학습데이터의 의견에 대한 동의 정도를 생성하도록 상기 1차 학습된 신경망모델을 2차 학습시키는 단계를 포함하는 데이터의 가치에 기반한 신경망모델의 학습방법을 프로세서가 수행하기 위한 명령어를 포함하는 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.