Core Concepts
대규모 언어 모델을 사용하여 명명된 엔티티를 추출하고 맞춤법을 교정하는 방법을 탐구함.
Abstract
BERT와 LLM을 사용하여 명명된 엔티티 추출 및 맞춤법 교정에 대한 연구
실험 구성, 모델 성능, 결과 및 토의로 구성
OCR을 통해 얻은 일본 상점 영수증 텍스트를 사용하여 모델을 평가
BERT와 LLM의 성능 비교 및 맞춤법 교정 능력 평가
최적의 모델 및 데이터 확장에 대한 미래 연구 제안
Stats
BERT LM과 LLM의 성능을 비교하여 최적의 모델을 찾음
OCR을 통해 얻은 텍스트를 사용하여 NE 추출 및 맞춤법 교정 능력을 평가
Quotes
"LLM은 NE 추출 및 맞춤법 교정에 효과적으로 활용될 수 있다."
"BERT LM은 NE 추출에 우수한 성능을 보여준다."