원시데이터 수집 시스템

평가 결과

본문(full_text)의 연구분야 분류와 CoT 학습데이터 구축 가능성을 모델로 평가한 결과입니다.

평가한 논문 54 발췌 입력 42건 · 평균 12.4초
9개 분야로 분류됨 38 70% · 해당없음 16건 · 확신도 낮음 0건
CoT 데이터 적합 54 100% · 부분적합 0 · 부적합 0
적합 중 라벨링 완료 3 · 전체 라벨링 완료 3
검수 일치율 – 아래 목록에서 정답 분야를 골라 모델 정확도를 확인하세요

분야별 결과

분야를 누르면 아래 목록이 그 분야로 좁혀집니다. 확신도가 0.6 미만이면 검토 대상으로 셉니다.

분야논문 수 적합부분적합부적합 CoT 평균평균 확신도확신도 낮음검수 일치
바이오
(1) 면역·면역치료 0
(2) 유전체·후성유전체 0
(3) 신경과학·뇌질환 1 1 4.50 0.90
이차전지
(4) 전극·전해질소재 13 13 4.67 0.98
(5) 차세대전지 13 13 4.65 0.99
(6) 자원순환·리사이클링 5 5 4.60 0.98
디스플레이
(7) 유기발광(OLED) 5 5 4.75 0.98
(8) 무기발광(Micro-LED·QD) 1 1 4.75 1.00
(9) 광학·이미징시스템 0
기타
(0) 해당없음 16 16 4.52 0.96

CoT 항목별 평균 1~5점

의미 일관성 5.0 문장과 문단이 의미 있는 과학적 담화를 이루는가
추론 가능성 4.4 본문만으로 다단계 추론이 필요한 질문을 만들 수 있는가
근거 밀도 4.9 답의 근거가 될 명시적 사실·결과·방법·관계가 충분한가
텍스트 온전성 4.2 PDF 추출 텍스트가 깨짐·누락·잡음 없이 온전한가

판정: 네 항목 모두 3점 이상이고 평균 3.5 이상이면 적합, 평균 2.5 이상이면 부분적합, 그 외 부적합.

초기화 CSV 내보내기

0건 · 행을 펼치면 분류 근거, 예시 질문과 추론 단계를 볼 수 있습니다.

논문분류CoT검수
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