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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
곽지호 (금오공과대학교) 김민석 (금오공과대학교) 정유철 (금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
379 - 382 (4page)

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GPT 모델의 광범위한 데이터 학습으로 인한 특정 도메인의 이해도 부족과 신뢰성 하락 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 취업 자기소개서에 대한 지역적 도메인 학습을 통한 신뢰성 향상 방안을 제시한다. 이를 위해 실제 Crawling을 통한 자기소개서 데이터 수집, 분석 및 정제하여 GPT 모델을 파인 튜닝하며, 취업 자기소개서 시스템 구축에 필요한 설계를 수행한다.
#GPT #Specific Domain #letter of self-introduction #Data Analyze #Chatbot System

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자기소개서 데이터 특성 및 데이터 분석
Ⅲ. 학습 데이터
Ⅳ. 학습 및 평가
Ⅴ. 시스템 설계
Ⅵ. 결론
참고문헌

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