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초록·키워드
The linguistic errors in technical documents can lead to confusion in product usage, which can be particularly problematic in technology-intensive industries such as robotics and automation systems. In this study, we developed a model that automatically corrects linguistic errors in doc- uments by fine-tuning the LLaMA3 model, and we evaluated the model’s performance across various types of errors. A comparison of the model’s performance before and after fine-tuning revealed that the fine-tuned LLaMA3 model performed better in all error categories. Further- more, the fine-tuned LLaMA3 model demonstrated competitive performance compared to ChatGPT, confirming that fine-tuning can significantly enhance performance. The findings of this study provide important insights into the development of automated error correction sys- tems for technical documents. Future research will focus on improving the model’s perfor- mance by utilizing more diverse datasets and exploring its applicability to other types of professional documents, such as academic papers and white papers.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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