https://techllm.github.io/tags/%EA%B0%80%EB%B3%80-%EC%8A%A4%ED%82%A4%EB%A7%88/Recent content in 가변 스키마 on TechLLMHugokoTue, 18 Aug 2026 07:41:20 +0900https://techllm.github.io/posts/recipenet-a-hierarchical-transformer-for-recipe-data/Tue, 18 Aug 2026 07:41:20 +0900https://techllm.github.io/posts/recipenet-a-hierarchical-transformer-for-recipe-data/레시피 데이터(재료·조건 필드가 순서 있는 절차 단계로 묶인 표 형태 데이터)는 기존 tabular 학습 기법에 넣으려면 flatten·padding으로 고정 스키마로 바꿔야 하고, 그 과정에서 계층 구조와 절차 순서 정보가 소실된다. RecipeNet은 단계 내부 필드 상호작용을 처리하는 Step Fusion Encoder와 단계 간 의존성을 처리하는 Recipe-Level Sequence Encoder를 쌓은 계층 Transformer로, 관측된 필드만 토큰화해 가변 스키마를 그대로 수용한다.