[논문리뷰] STAR: Semantic Table Representation with Header-Aware Clustering and Adaptive Weighted Fusion이 논문은 자연어 질의에 대한 테이블 검색(Table Retrieval) 과정에서 발생하는 비정형 질의와 정형 테이블 간의 심층적인 의미적 불일치 및 긴 테이블 처리 시 토큰 길이 제한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Table Retrieval#Semantic Representation#K-means Clustering#Weighted Fusion#Large Language Models#Query Generation#Information Retrieval2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CGPT: Cluster-Guided Partial Tables with LLM-Generated Supervision for Table Retrieval본 논문은 일반적인 임베딩 모델이 테이블 검색에서 겪는 의미론적 압축(semantic compression) 및 쿼리-테이블 불일치 문제를 해결하고, 기존 LLM 기반 검색 증강 방법론인 QGpT의 한계(휴리스틱한 부분 테이블 선택 및 합성 쿼리의 불충분한 활용)를 극복하여 테이블 검색 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Table Retrieval#LLM Supervision#K-means Clustering#Partial Table#Contrastive Learning#Embedding Fine-tuning#Synthetic Query Generation2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중