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+ language:
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+ - ko
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+ tags:
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+ - summarization
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+ widget:
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+ - text: '[BOS] 안녕하세요 저는 30대 여성입니다. [SEP] 반갑습니다. 저는 동해에 거주해서 바닷가에 앉아서 물멍하는거 좋아하는데 물멍좋아하세요? [SEP] 수필 좋네요! 저는 물을 보면서 생각정리를 해서 가끔 그런 제가 만족스러워요. [SEP] 점심에 차 한잔 너무 좋네요! 저는 오늘도 자주먹는 단감을 챙겨 바닷가에 앉아 잠시 생각을 했어요 [SEP] 네! 저는 과일은 다 좋아해요. 과일 좋아하세요? [SEP] 저도 딸기 좋아해요! 그리고 귤도 좋아해요! [SEP] 저랑 취향이 맞네요ㅎㅎ 무슨일 하시나요?? </s>'
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+ inference:
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+ parameters:
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+ max_length: 200
11
+ top_k: 5
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  ---
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+
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+ # KoBART persona extraction
15
+
16
+ - 개요 : 한 사용자의 일상 대화 채팅으로 해당 사용자의 페르소나를 추출할 수 있는 모델
17
+ - 사용 모델 : [KoBART](https://huggingface.co/gogamza/kobart-base-v2)
18
+ - 데이터 : [AIHub 한국어 멀티 세션 대화](https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&dataSetSn=71630)
19
+
20
+
21
+ # 실험 정리
22
+ - [깃허브 레포지토리](https://github.com/DonghaeSuh/persona_extraction_model)
23
+ - [블로그 정리]()
24
+
25
+ # validation score
26
+ - BLEU : 0.4493
27
+ | | Rouge-1 | Rouge-2 | Rouge-l |
28
+ | --- | --- | --- | --- |
29
+ | recall | 0.5708 | 0.3671 | 0.5679 |
30
+ | precision | 0.6247 | 0.3939 | 0.6217 |
31
+ | f1 | 0.5913 | 0.3789 | 0.5882 |
32
+
33
+ # 예시
34
+ ```
35
+ ## 입력 ##
36
+ ['벌써 6일이 지났네요. 그동안 어떻게 지내셨어요?',
37
+ '운동 너무 좋죠! 저는 중고 자동차를 좀 알아볼려고 해요.',
38
+ '제가 차를 잘 몰라서요ㅠ 첫 차라 새차는 부담스러워서 중고를 사보려구요.',
39
+ '아 그래요? 몰랐었는데 진짜 조심해야겠네요ㅠ.',
40
+ '진짜 나쁜 사람들 많네요. 자동차는 금액대도 커서 더 위험할거 같아요.',
41
+ '그러네요! 가을을 싫어하시는군요? 아이고ㅠ 저는 이런 가을에는 음악 듣는걸 좋아해요.',
42
+ '팝 좋죠! 저는 EDM 음악을 좋아해요ㅋㅋ 가을과 별로 안어울리지만 신나는거 같아요. 그럼 또 봐요!']
43
+
44
+ ## 출력 ##
45
+ "나는 중고 중고차를 알아볼 것이다,
46
+ 나는 중고차가 부담스럽다,
47
+ 나는 가을에 음악을 듣는 것을 좋아한다,
48
+ 나는 EDM 음악을 좋아한다. "
49
+ ```