iLearn-Lab이 DataMFM Challenge Track 1에서 3등을 차지했어요. ParseFixer는 정확한 콘텐츠 복구와 문서 구조 재구현을 위해 설계된 에이전트 기반 프레임워크예요.
Full-Page Backbone Parsing (FBP)은 MinerU2.5 Pro를 활용해 초기 Markdown 출력을 생성하고, Agentic Selective Correction (ASC)은 파싱 실패를 감지하고 수정해요.
최종 시스템은 테스트 세트에서 61.78의 점수를 기록하며 3위를 차지했어요. 코드 GitHub에서 공개될 예정이에요.