연구진은 텍스트 기반 인물 검색 시 쿼리 상세도의 불확실성을 해결하는 새로운 패러다임을 제시했어요.
다섯 단계로 구성된 상세도 스펙트럼을 공식화하고, 새로운 다중 상세도 데이터셋 UFine6926-MG를 구축했어요.
CMAM 프레임워크를 제안하여, 쿼리 불확실성을 모델링하고, 다중 모달 상세도 검증을 통해 특징 학습을 조정했어요.
실험 결과, CMAM은 기존 연구 대비 모든 상세도 수준에서 성능을 크게 향상시켰으며, 새로운 벤치마크와 강력한 기준점을 제시했어요.