[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