SERVER METHOD AND COMPUTER PROGRAM FOR ESTABLISHING LEARNING DATA FOR NEURAL NETWORK MODEL

A server for building learning data for a neural network model comprises: an extraction part extracting candidate learning data from corpus data; a token dividing part dividing the candidate learning data into a plurality of first tokens; a learning data determination part comparing at least a portion of a plurality of second tokens making up previously built learning data included in a first database and at least a portion of the plurality of first tokens to determine whether to include the candidate learning data as new learning data; and a learning data building part building learning data for storing the candidate learning data in a second database if the candidate learning data are determined as the new learning data. 신경망 모델을 위한 학습 데이터를 구축하는 서버는 코퍼스(Corpus) 데이터로부터 후보 학습 데이터를 추출하는 추출부, 후보 학습 데이터를 복수의 제 1 토큰으로 분할하는 토큰 분할부, 제 1 데이터베이스에 포함된 기구축된 학습 데이터를 구성하는 복수의 제 2 토큰 중 적어도 일부와 복수의 제 1 토큰 중 적어도 일부를 비교하여 후보 학습 데이터를 신규 학습 데이터로 포함시킬지 여부를 결정하는 학습 데이터 결정부 및 후보 학습 데이터가 신규 학습 데이터로 결정된 경우, 후보 학습 데이터를 제 2 데이터베이스에 저장하는 학습 데이터를 구축하는 학습 데이터 구축부를 포함할 수 있다.