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한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2024년도 춘계종합학술대회 논문집 제28권 제1호
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    Large Language Model have demonstrated exceptional performance in natural language processing tasks, but tend to underperform in handling structured data. This paper proposes a method to improve the recognition rate of structured data in large language models by classifying refinement categories according to the maximum depth of the data attributes. Additionally, a consistent data refinement process involving the transformation of JSON structures was designed, and a comparative experimen ... 전체 초록 보기
    #Large Language Model #Structured Data #Data Preprocessing #Natural Language #Corpus

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