인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
거대언어모델(LLM, Large Language Model)은 자연어와 같은 비정형 데이터 처리에서 높은 성능을 보이지만, 표와 같은 정형화된 데이터 처리에서는 성능이 저하되는 문제가 있다. 표 데이터는 개별 셀의 값만으로는 의미를 충분히 파악하기 어려우며, 표 전체의 맥락에서 행과 열의 관계를 해석해야 정확한 이해가 가능하다. 본 논문에서는 거대언어모델의 표 데이터 처리 성능을 높이기 위한 새로운 접근법으로, 표 데이터를 자연어로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 한국어 조사 체계 기반 전처리 기법은 표 제목에 부사격 조사 "~에서"를 사용하고, 속성에 주격 조사 "~은"을, 셀 값에 서술격 조사 "~이다"를 붙여 자연어 문장으로 변환한다. 이러한 전처리 기법으로 구축된 말뭉치를 활용하여 검색증강생성 기반의 질의응답 시스템을 구현하였으며, GPT 4o mini 언어모델을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과, 전처리 기법을 적용했을 때 응답 성능이 향상된 결과를 보인다.
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.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093627492
