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낯선 오타와 싸워서 이기고 싶은 마음

문제SSG.COM 검색은 노출 30%·클릭 35%를 책임지지만 기존 오타보정은 재검색 로그 기반이라 커버리지가 낮고 사후 대응에 머물렀다.
접근오타-정타 데이터셋으로 번역 모델을 학습하면서 입력·클릭 빈도로 정타를 선별하고 데이터 증강·편집거리 필터·검색어→상품·상품→카테고리 멀티태스크 학습을 함께 돌렸다.
결과검색실패율 0.3%p 감소, 벡터검색 비중 3.4%p 정상화, CTR 유지와 함께 월별 기여매출까지 만들어 다음 단계로 랭킹화·생성형 검색을 준비한다.
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