Update: 수관형사 설명 따로 분리

README.md

@@ -68,7 +68,8 @@ aihub에서 데이터를 받으실 분은 한국인일 것이므로, 한글로
 
 - In case, ten million, some people use 10 million or some people use 10000000, so this model is crucial for training datasets <br />
 천만을 1000만 혹은 10000000으로 쓸 수도 있기에, Training Datasets에 따라 결과는 상이할 수 있습니다. <br />
-**수관형사와 수 의존명사의 띄어쓰기에 따라 결과가 확연히 달라질 수 있습니다. (쉰살, 쉰 살 -> 쉰살, 50살)** https://eretz2.tistory.com/34 <br />
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+- **수관형사와 수 의존명사의 띄어쓰기에 따라 결과가 확연히 달라질 수 있습니다. (쉰살, 쉰 살 -> 쉰살, 50살)** https://eretz2.tistory.com/34 <br />
 일단은 기준을 잡고 치우치게 학습시키기엔 어떻게 사용될지 몰라, 학습 데이터 분포에 맡기도록 했습니다. (쉰 살이 더 많을까 쉰살이 더 많을까!?)
 - **Developed by:**  Yoo SungHyun(https://github.com/YooSungHyun)
 - **Language(s):** Korean