kobart-chat-persona-extraction-v2

KoBART persona extraction

• 개요 : 한 사용자의 일상 대화 채팅으로 해당 사용자의 페르소나를 추출할 수 있는 모델
• 사용 모델 : KoBART
• 데이터 : AIHub 한국어 멀티 세션 대화
• 깃헙 레포 : https://github.com/DonghaeSuh/persona_extraction_model
• 세부 학습 방법에 대한 자세한 설명 : 블로그

v-1과의 차이점

• NLPBada/kobart-chat-persona-extraction-v1
• 기존 모델은 존댓말 데이터로 학습이 되었는데, 이를 반말로 변환하여 학습
  • 변환시 다음 모델을 사용 : squarelike/korean-style-converter-6b

Validation Score

• BLEU : 0.4405 | | Rouge-1 | Rouge-2 | Rouge-l | | --- | --- | --- | --- | | recall | 0.5319 | 0.3170 | 0.5282 | | precision | 0.5817 | 0.3388 | 0.5778 | | f1 | 0.5501 | 0.3266 | 0.5463 |

예시

## 입력 ##
['안녕, 나는 20대 여자야. 

나는 봉사활동을 하는게 즐거워.', 

'응 국내 해외 가릴거 없이 봉사활동을 다녀.', 

'아. 나는 콜센터 상담원이야.', 

'응 해외 여행을 자주 가. 간 김에 봉사활동도 하고 그래.',

 '응. 여기 일은 별로 안해.',

 '여기는 야근이 따로 없더라고.',

 ' 나도 이만 일 해야겠네.']

## 출력 ##
나는 20대 여자이다 나는 봉사활동을 하는 게 즐겁다,

나는 콜센터 상담원이다,

나는 해외여행을 자주 간다,

나는 야근이 없다.