이 튜토리얼에서는 ResearchMath-14k 데이터셋을 활용하여 연구 수준의 수학을 위한 자연어 처리(NLP) 파이프라인을 단계별로 설명합니다. 먼저, TF-IDF 기법을 사용하여 특정 분야의 키워드를 추출하고, 이어서 문장 임베딩을 생성합니다. 이후 UMAP을 통해 문제의 경향을 시각화하고, K-Means 클러스터링 기법을 적용하여 문제를 그룹화합니다. 마지막으로, 의미 기반 검색 엔진을 구축하고 각 문제의 오픈 상태를 예측하는 분류기를 훈련시킵니다. 이 과정에서 유사한 문제를 찾아내는 방법도 다룹니다.

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