가) 오늘 내 학습목표는 무엇이었나요?
- BM25 + PORORO
- Doc2Vec
- 제출 기회 5번 모두 사용하기
나) 오늘 나는 내 학습목표를 달성하기 위해 무엇을 어떻게 했나요?
- EM : 0.83%, F1 : 7.76%
- Doc2Vec + PORORO
- EM : 40.42%, F1 : 56.84%
- BM25Plus + PORORO
- tokenizer : twitter.morphs()
- lambda x : ' '.join(re.sub(r'[^0-9a-zA-Zㄱ-ㅎㅏ-ㅣ가-힣]', ' ', str(x.lower().strip())).split())
- 공백 및 장문 answer 처리
- EM : 32.08%, F1 : 46.92%
- BM25Plus + PORORO
- tokenizer : twitter.phrases()
- lambda x : ' '.join(re.sub(r'[^0-9a-zA-Zㄱ-ㅎㅏ-ㅣ가-힣]', ' ', str(x.lower().strip())).split())
- 공백 및 장문 answer 처리
- EM : 0.83%, F1 : 7.74%
- Bert Embedding + PORORO
다) 오늘 나는 어떤 방식으로 모델을 개선했나요?
- 개선하지 못했습니다…
라) 오늘 내가 한 행동의 결과로 어떤 지점을 달성하고, 어떠한 깨달음을 얻었나요?
- Doc2Vec 또는 Bert를 단순 Embedding으로 사용하면 성능이 좋지 않다는 것을 알게 되었습니다.
마) 내일은 어떻게 다르게 시도해보실 수 있을까요?
- 내일은 신경망 학습을 통한 검색을시도해볼 계획입니다.
마무리
오늘보다 더 성장한 내일의 저를 기대하며, 내일 뵙도록 하겠습니다.
읽어주셔서 감사합니다!
PLUS ULTRA