본 논문은 자연어 텍스트로 명시된 최적화 및 제약 프로그래밍 문제를 포착하기 위한 도메인 간 데이터셋인 Text2Zinc를 소개합니다. 기존 연구와 달리, MiniZinc의 솔버 및 패러다임과 무관한 모델링 기능을 활용하여 만족도 문제와 최적화 문제를 통합된 데이터셋으로 구성합니다. Text2Zinc 데이터셋을 사용하여 기존 프롬프팅 전략, 사고연쇄 추론, 구성적 접근 방식 등 여러 방법의 실행 및 솔루션 정확도를 비교하는 기준 실험을 수행합니다. 또한 지식 그래프와 같은 중간 표현의 효과를 탐구합니다. 결과적으로, LLM이 텍스트에서 조합 문제를 모델링하는 간편한 기술은 아니라는 것을 보여줍니다. Text2Zinc는 연구자와 실무자가 이 분야를 발전시키는 데 귀중한 자료가 될 것으로 기대합니다.
