[P3] Week 3 Day 18

가) 오늘 내 학습목표는 무엇이었나요?

1. Elasticsearch + PORORO
2. 제출 기회 5번 모두 사용하기

나) 오늘 나는 내 학습목표를 달성하기 위해 무엇을 어떻게 했나요?

1. EM : 57.08%, F1 : 71.01%

• Elasticsearch + PORORO
• Top-10
• MRC score (start + end) (score / max score)

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2. EM : 54.58%, F1 : 68.75%

• Elasticsearch + PORORO
• Top-10
• MRC score (sigmoid(start) * sigmoid(end)) (score / max score)

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3. EM : 57.92%, F1 : 71.83%

• Elasticsearch + PORORO
• Top-10
• MRC score ((start + 5) * (end + 5)) (score / max score)

lambda x : ' '.join(re.sub(r'''[^ \r\nㄱ-ㅎㅏ-ㅣ가-힣a-zA-Z0-9~₩!@#$%^&*()_+|{}:"<>?`\-=\\[\];',.\/]''', ' ', str(x.lower().strip())).split())

4. EM : 57.92%, F1 : 71.48%

• Elasticsearch + PORORO
• Top-10
• MRC score ((start + 5) * (end + 5)) (score / max score)

lambda x : ' '.join(re.sub(r'''[^ \r\nㄱ-ㅎㅏ-ㅣ가-힣a-zA-Z0-9~₩!@#$%^&*()_+|{}:"<>?`\-=\\[\];',.\/]''', ' ', str(x.lower().strip())).split())

• postprocess

5. EM : 55.00%, F1 : 68.62%

• Elasticsearch + PORORO
• Top-10
• MRC score ((start + 5) * (end + 5)) (score - min score / max score - min score)

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다) 오늘 나는 어떤 방식으로 모델을 개선했나요?

• 개선하지 못했습니다…

라) 내일은 어떻게 다르게 시도해보실 수 있을까요?

• 내일도 Generation-based MRC와 Dense Embedding을 시도해볼 계획입니다.

마무리

오늘보다 더 성장한 내일의 저를 기대하며, 내일 뵙도록 하겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다!