연구진이 LLM 기반의 새로운 명칭 매칭 기술인 SGER(Structure-Guided Entity Resolution)을 개발했어요. SGER은 개인 이름의 문법적·의미적 구조를 파악하는 단계를 거쳐 이중 매칭 작업을 최적화하는 방식이에요.
인도 데이터셋에서 SGER은 99.02%의 정확도와 0.994의 F1 점수를 기록하며 GPT-4o를 능가하는 성능을 보여줬어요. 이는 기존 방식보다 훨씬 높은 정확도입니다.
SGER은 Dream11에서 2억 5천만 명 이상의 사용자를 대상으로 실제 서비스에 적용되어 운영되고 있으며, 다국어 환경에서 높은 정밀도의 명칭 매칭을 가능하게 합니다.