GSL은 'Generalized Structured Labelling'의 약자로, 일반 구조화된 레이블링을 의미한다. 이 개념은 특히 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 데이터 인식 및 분류에 활용되는 기법이다. GSL은 복잡한 데이터 구조를 단순화하고, 서로 다른 정보 층을 매핑하는 데 유용한 방법론으로 자리잡았다.

GSL의 주요 목적은 데이터의 의미론적 구조를 파악하고, 해당 구조에 따라 레이블을 붙여 새로운 정보를 쉽게 추론할 수 있게 하는 것이다. 예를 들어, 이미지나 텍스트 데이터에 대해 다양한 레이블을 조합하여 더욱 풍부한 정보를 제공할 수 있다. 이는 특히 다중 태스크 학습(multi-task learning)이나 전이 학습(transfer learning)의 맥락에서 유용하게 사용된다.

이 방식은 여러 도메인에서 적용 가능하며, 예를 들어, 이미지 내 객체 탐지, 문서 분류, 기계 번역 등 다양한 응용 프로그램에서 GSL을 활용하여 성능을 향상시키고 있다. GSL의 발전은 인공지능 시스템의 이해력과 처리 능력을 개선하는 데 큰 기여를 하고 있으며, 여러 연구자 및 개발자들에 의해 지속적으로 연구되고 있다.