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[최우수상] SKKU AI Solution
공동작성자
안녕하십니까, SKKU AI 팀입니다.
저희 팀은 문서 단위 레이블을 기반으로, 보다 정교한 문단 단위 레이블을 구성하기 위해 데이터 중심(Data-Driven) 접근 방식을 중점적으로 활용했습니다. 이를 위해 Self-Distillation과 LLM 기반 데이터 증강을 적용하여 데이터 품질 향상에 힘썼습니다.
또한, 문단 단위 레이블을 예측하면서도 전체 문서의 흐름을 반영할 수 있도록 Fusion-In-Decoder(FID) 아키텍처와 Bayesian Personalized Ranking(BPR) Loss를 도입하여 모델 성능 개선에 주력했습니다.
해당 솔루션과 관련하여 질의나 토의가 필요하신 경우, 아래 이메일로 연락 주시면 감사하겠습니다.
📧 gms5560@g.skku.edu
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