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초록·키워드
본 연구는 비정형 텍스트에서 정보를 추출하고 정형화된 결과물을 출력하는 Text-to-Data 태스크에서 폐쇄된 도메인 스키마 제약이 생길 경우 대형언어모델을 활용하는 다양한 프롬프팅 기법들이 갖는 한계를 보이고, 비용 효율적인 모델 파인튜닝을 활용하는 접근법이 스키마 정렬 측면에서 지니는 효용을 입증한다. 이 과정에서 In-Context Learning과 Multi-Turn QA 등의 프롬 ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092115279
