DeepTagger
DeepTagger는 딥 러닝 및 LLM 기술로 구동되는 직관적인 강조 표시 및 레이블 지정 교육을 통해 자동화된 문서 처리 및 정보 추출을 가능하게 하는 노코드 AI 플랫폼입니다.
https://deeptagger.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Sep 19, 2025
DeepTagger이란?
DeepTagger는 인공 지능과 사용자 친화적인 인터페이스를 결합하여 다양한 문서 유형에서 정보 추출을 자동화하는 혁신적인 클라우드 기반 문서 처리 솔루션입니다. 복잡한 템플릿이나 코딩 지식이 필요 없으므로 비기술 사용자가 액세스할 수 있는 동시에 복잡한 문서 구조를 처리할 수 있는 강력한 기능을 유지하여 기존 문서 처리 도구와 차별화됩니다.
DeepTagger의 주요 기능
DeepTagger는 문서 처리와 지능형 정보 추출 기능을 결합한 노코드 AI 플랫폼입니다. 사용자는 간단한 강조 표시 및 레이블 인터페이스를 통해 맞춤형 AI 모델을 훈련하고, 다양한 문서 형식을 처리하며, 딥러닝 및 대규모 언어 모델을 활용하여 컨텍스트를 이해하고 문서에서 관련 정보를 높은 정확도로 추출할 수 있습니다.
노코드 인터페이스: 기술 전문 지식이나 코딩 지식 없이도 사용자가 AI 모델을 훈련할 수 있는 직관적인 '강조 표시 및 레이블' UI를 제공합니다.
템플릿 없는 처리: 미리 정의된 템플릿 없이 모든 문서 유형에 대한 맞춤형 AI 모델 구축을 지원합니다.
주관적 추론 엔진: 고급 LLM 기술을 사용하여 컨텍스트를 이해하고 단순한 데이터 추출 이상의 의도를 해석합니다.
중첩된 데이터 처리: 여러 라인 항목이 있는 송장과 같이 중첩된 정보가 있는 복잡한 문서 구조를 처리합니다.
DeepTagger의 사용 사례
재무 문서 처리: 재무 보고서, 송장 및 기타 비즈니스 문서에서 정보를 추출하고 분석합니다.
개체명 인식: 웹 기반 광고 쿼리 및 기타 텍스트 콘텐츠에서 개체명을 식별하고 추출합니다.
임상 기록 분석: 의료 기록 및 임상 문서를 높은 정확도로 처리하고 분류합니다.
장점
구현에 기술 전문 지식이 필요하지 않습니다.
다양한 문서 유형에 맞게 고도로 사용자 정의할 수 있습니다.
컨텍스트 이해를 통한 고급 AI 기능
단점
정확한 결과를 얻으려면 초기 훈련 시간이 필요할 수 있습니다.
복잡한 문서 구조에서는 성능이 다를 수 있습니다.
DeepTagger 사용 방법
문서 업로드: DeepTagger의 클라우드 기반 플랫폼에 문서를 업로드합니다. 이 시스템은 여러 파일 형식을 허용합니다.
데이터 강조 표시 및 레이블 지정: 직관적인 '강조 표시 및 레이블 지정' 인터페이스를 사용하여 문서에서 관련 정보를 강조 표시하고 적절한 레이블을 추가하여 AI를 훈련합니다. 코딩이 필요하지 않습니다.
사용자 정의 AI 모델 훈련: 이 시스템은 템플릿 없이 강조 표시된 예제와 레이블을 기반으로 사용자 정의 AI 모델을 구축합니다.
처리 및 추출: 훈련된 AI 모델은 자동으로 새 문서를 처리하고 레이블이 지정된 정보를 추출하여 복잡한 중첩 데이터 구조를 처리합니다.
결과 검토: 추출된 데이터를 검토하고 필요한 경우 모델의 예측을 개선합니다.
데이터 내보내기: 다른 시스템에서 추가 사용을 위해 추출된 데이터를 원하는 형식으로 내보냅니다.
DeepTagger 자주 묻는 질문
DeepTagger는 문서 처리 및 정보 추출을 자동화하는 데 도움이 되는 노코드 플랫폼입니다. AI를 사용하여 사용자 주석으로부터 학습하고 새로운 문서에서 유사한 정보를 자동으로 추출할 수 있습니다.
DeepTagger 비디오
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