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level1_semantictextsimilarity-nlp-09 created by GitHub Classroom

Team : 974981

Project 💡

문맥적 유사도 측정(STS:Semantic textual similarity)

• STS 데이터셋을 활용하여 두 텍스트가 얼마나 유사한지 판단하는 NLP Task
• 일반적으로 두 개의 문장을 입력하고, 이러한 문장쌍이 얼마나 의미적으로 서로 유사한지를 판단

• 유사도 점수와 함께 두 문장의 유사함을 참과 거짓으로 판단하는 참고 정보도 같이 제공하지만, 최종적으로 0과 5사이의 유사도 점수를 예측하는 것을 목적
• 아래는 각 데이터의 개수와 Label 점수의 의미입니다.
• 총 데이터 개수 : 10,974 문장 쌍
  • Train(학습) 데이터 개수: 9,324
  • Test(평가) 데이터 개수: 1,100
  • Dev(검증) 데이터 개수: 550
  • Label 점수: 0 ~ 5사이의 실수
    • 5점 : 두 문장의 핵심 내용이 동일하며, 부가적인 내용들도 동일함
    • 4점 : 두 문장의 핵심 내용이 동등하며, 부가적인 내용에서는 미미한 차이가 있음
    • 3점 : 두 문장의 핵심 내용은 대략적으로 동등하지만, 부가적인 내용에 무시하기 어려운 차이가 있음
    • 2점 : 두 문장의 핵심 내용은 동등하지 않지만, 몇 가지 부가적인 내용을 공유함
    • 1점 : 두 문장의 핵심 내용은 동등하지 않지만, 비슷한 주제를 다루고 있음
    • 0점 : 두 문장의 핵심 내용이 동등하지 않고, 부가적인 내용에서도 공통점이 없음
• 각 데이터별 Label 점수는 여러명의 사람이 위의 점수 기준을 토대로 평가한 두 문장간의 점수를 평균낸 값

Members ✨

김효연

서유현

손무현

이승진

황지원

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