level1_semantictextsimilarity-nlp-02

🌱Members

서가은	서보성	오원택	이승우	정효정

📎STS (Semantic Textual Similarity)

부스트 캠프 AI-Tech 5기 NLP 트랙 Level1 경진대회 프로젝트입니다. Semanic Textual Similarity(STS)는 텍스트 쌍의 의미적 유사도를 측정하는 Task로 모델이 의미상 두 문장의 친밀도를 얼마나 잘 잡아내는지 또는 문장의 의미적 표현을 얼마나 잘 구현하는지 평가하는데 일반적으로 사용됩니다.

Data (Private)

• 총 데이터 개수 : 10,974 문장 쌍
  • Train(학습) 데이터 개수: 9,324 (85%)
  • Dev(검증) 데이터 개수: 550 (5%)
  • Test(평가) 데이터 개수: 1,100 (10%)
  • Label 점수: 0 ~ 5사이의 실수

Metric

Test 데이터의 입력에 대한 결과 값들의 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)

📂Structure

root/
|
|-- code/
|   |-- train.py
|   |-- inference.py
|
|-- module/
|   |-- preprocessing.py
|   |-- augmentation.py
|   |-- model_params.py
|   |-- rdrop.py
|   |-- seed.py
|   |-- translation.py
|   |-- visualization.py
|   |-- memo.py
|   |-- sweep.yaml

✔️Project

Preprocessing

• Sentence Refinement
  • 특수문자 제거(RegExp)
  • 한글 맞춤법검사
• Data Augmentation
  • Back Translation
  • Easy Data Augmentation
  • Token masking & Changing sequence order

Modeling

• R-Drop
• K-fold
• Model Parameter Freezing
• Label Smoothing
• Add modules to Pre-Trained Model
• Sentence Bert
• Dropout & L2 Regularization
• Model Ensemble

Wrap-Up Report

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🐞Usage

# TRAIN
python3 code/train.py

# INFERENCE
python3 code/inference.py