본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사전-학습 언어 모델 기반의 트리플 로스를 이용한 액티브 러닝 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램은, 사전-학습 언어 모델(pre-trained language model)과 트리플 로스(triplet loss)를 활용한 태스크-독립적(task-independent) 배치 샘플링(batch sampling) 알고리즘을 이용하여 액티브 러닝(active learning)을 수행함으로써, 샘플 데이터의 정보 효율성 및 다양성을 보장할 뿐만 아니라, 대상 태스크에 독립적으로 적용 가능하므로 딥러닝 데이터 문제를 해결할 수 있다.