RAG 논문 영어학습: 두 판 사이의 차이
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| 단어 49개 · 표현 38개 · 개별 영어 낭독 87개 | | 단어 49개 · 표현 38개 · 개별 영어 낭독 87개 | ||
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| Lewis, Patrick et al. (2020), ''Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks'' | |||
| [[Retrieval-Augmented Generation 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트|Retrieval-Augmented Generation 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트]] | |||
| 단어 28개 · 표현 18개 · 개별 영어 낭독 46개 | |||
| arXiv PDF 19쪽 기준 | |||
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| Cherukuri, Komala Subramanyam et al. (2025), ''Large Language Models for Oral History Understanding with Text Classification and Sentiment Analysis'' | |||
| [[LLM 구술사 이해 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트|LLM 구술사 이해 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트]] | |||
| 단어 24개 · 표현 16개 · 개별 영어 낭독 40개 | |||
| arXiv PDF 31쪽 기준 · 구술사 AI | |||
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| Lehečka, Jan et al. (2023), ''Transformer-based Speech Recognition Models for Oral History Archives in English, German, and Czech'' | |||
| [[구술사 Transformer 음성인식 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트|구술사 Transformer 음성인식 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트]] | |||
| 단어 20개 · 표현 16개 · 개별 영어 낭독 36개 | |||
| Interspeech PDF 5쪽 기준 · 구술사 ASR | |||
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| Weig, Eric et al. (2007), ''Large Scale Digitization of Oral History: A Case Study'' | |||
| [[구술사 대규모 디지털화 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트|구술사 대규모 디지털화 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트]] | |||
| 단어 22개 · 표현 15개 · 개별 영어 낭독 37개 | |||
| 제공 HTML 원문 기준(절 제목·문단 표기) · 구술사 디지털 보존 | |||
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| Bulín, Martin et al. (2025), ''Exploring Oral History Archives Using State-of-the-Art Artificial Intelligence Methods'' | |||
| [[구술사 AI 탐색 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트|구술사 AI 탐색 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트]] | |||
| 단어 20개 · 표현 15개 · 개별 영어 낭독 35개 | |||
| Acta Informatica Pragensia PDF 8쪽 기준 · 구술사 AI 탐색 | |||
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2026년 8월 6일 (목) 12:39 기준 최신판
RAG 관련 논문을 읽기 위한 영어 학습 문서 목록
이 문서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 관련 논문을 공부하며 만드는 논문별 영어 단어집·표현 해석·영어 낭독 자료를 모아 보는 목록입니다.
사용 방식
- 논문 한 편마다 별도 학습 문서를 만든다.
- 각 문서에는 논문별 핵심 단어, 원문 기반 표현·문장틀, 쪽수, 자기점검 문항을 넣는다.
- 단어와 표현에는 가능한 경우 항목별 영어 재생 버튼을 붙인다.
- 새 문서를 만든 뒤 이 목록의 표에 추가한다.
학습 문서 목록
| 논문 | 학습 문서 | 학습 상태 | 비고 |
|---|---|---|---|
| Cook, S. D. N. & Brown, J. S. (1999), Bridging Epistemologies: The Generative Dance Between Organizational Knowledge and Organizational Knowing | Epistemologies 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트 | 단어 49개 · 표현 38개 · 개별 영어 낭독 87개 | PDF 20쪽 기준 |
| Lewis, Patrick et al. (2020), Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks | Retrieval-Augmented Generation 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트 | 단어 28개 · 표현 18개 · 개별 영어 낭독 46개 | arXiv PDF 19쪽 기준 |
| Cherukuri, Komala Subramanyam et al. (2025), Large Language Models for Oral History Understanding with Text Classification and Sentiment Analysis | LLM 구술사 이해 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트 | 단어 24개 · 표현 16개 · 개별 영어 낭독 40개 | arXiv PDF 31쪽 기준 · 구술사 AI |
| Lehečka, Jan et al. (2023), Transformer-based Speech Recognition Models for Oral History Archives in English, German, and Czech | 구술사 Transformer 음성인식 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트 | 단어 20개 · 표현 16개 · 개별 영어 낭독 36개 | Interspeech PDF 5쪽 기준 · 구술사 ASR |
| Weig, Eric et al. (2007), Large Scale Digitization of Oral History: A Case Study | 구술사 대규모 디지털화 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트 | 단어 22개 · 표현 15개 · 개별 영어 낭독 37개 | 제공 HTML 원문 기준(절 제목·문단 표기) · 구술사 디지털 보존 |
| Bulín, Martin et al. (2025), Exploring Oral History Archives Using State-of-the-Art Artificial Intelligence Methods | 구술사 AI 탐색 논문 고1 학습용 단어집·표현 해석 리스트 | 단어 20개 · 표현 15개 · 개별 영어 낭독 35개 | Acta Informatica Pragensia PDF 8쪽 기준 · 구술사 AI 탐색 |
공통 작성 양식
새 논문 자료를 만들 때는 RAG 논문 영어학습 문서 작성 양식을 기준으로 작성합니다.