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초록·키워드
본 연구는 거대언어모델(LLM)의 표 기반 질의응답 성능 향상을 위해, 한국어 조사 체계를 활용한 표 전처리 기법과 지도식 미세조정 기반 전처리 시스템을 제안한다. 총 60,000개의 표 데이터를 구축하고, Gemma 9B it과 Gemma 3 4B it 모델을 활용하여 실험을 수행하였다. 두 모델 모두 학습에 포함된 표 속성 최대 깊이 1~3에 대해 일관되고 정확한 자연어 문장을 생성했는 ... 전체 초록 보기
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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093736174
