최동희 연구실

본 연구는 식이요법, 질병, 생물표지자 간의 관계 추출을 위해 5,000개 이상의 인간 주석 인스턴스로 구성된 RECoDe 데이터셋을 소개합니다. BERT 기반 모델과 대규모 언어모델(LLM)을 벤치마킹한 결과, gpt-oss-20B 모델이 다중 분류에서 64%, 이진 분류에서 92%의 F1 점수를 달성했습니다. 제안된 Co-CoS 프레임워크는 문장 수준의 관계 추출을 문서 수준 요약으로 통합하여 체계적 증거 합성의 유효성을 입증합니다.

RecipeBuild는 요리 레시피의 문맥 이해를 위해 미세조정된 사전학습 언어모델로, 레시피 완성 작업에서 MRR 0.0798, 회상률 0.0794를 달성하고 레시피 아이디어 제안 작업에서 매크로 MRR 0.3606, 마이크로 MRR 0.0641을 기록하여 기준 모델을 능가합니다. 이 모델은 사용자 선호도와 요리 방식을 고려하여 개인화된 요리 아이디어 생성에 활용됩니다.