LLM 기반 사용자 관심 주제 추출

이 게시물은 사용자 관심 주제 추출의 배경과 LLM을 활용한 세부 주제 분류 기술을 소개합니다.

주요 내용

• 기존 분류기의 한계점과 IAB 분류 체계 도입
• HyperCLOVA LLM 모델(HCX-L, HCX-S)을 활용한 다중 클래스 분류 및 평가
• 데이터 증강과 지식 증류를 통한 학습 데이터 다양성 및 성능 향상
• 가이드 텍스트 생성으로 안정적인 주제 분류 응답 구현
• 사용자 주제 선호도 구축과 교차 도메인 통합 선호도 평가

성과 및 시사점

• 세부 주제 분류를 통한 클릭률(CTR) 향상 확인
• 고품질 데이터셋, 지식 증류, 가이드 텍스트 생성의 중요성 강조