Kobart Chat Persona Extraction V2

🚀 KoBART人物角色提取

這是一個能夠從用戶日常對話聊天中提取該用戶人物角色的模型

🚀 快速開始

該模型可從用戶的日常對話中提取人物角色，使用 KoBART 作為基礎模型，訓練數據來源於 AIHub 韓國語多會話對話。更多詳細信息可查看 GitHub 倉庫 以及 博客 中的具體訓練方法說明。

✨ 主要特性

• 語言風格轉換：與 NLPBada/kobart-chat-persona-extraction-v1 不同，本模型將原使用敬語數據訓練的模型，轉換為使用非敬語數據進行訓練。轉換時使用了 squarelike/korean-style-converter-6b 模型。
• 評估指標良好：在驗證集上取得了不錯的成績，BLEU 得分為 0.4405，Rouge 指標如下： | | 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 |

💻 使用示例

基礎用法

## 輸入 ##
['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.']

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

나는 콜센터 상담원이다,

나는 해외여행을 자주 간다,

나는 야근이 없다.

📚 詳細文檔

模型信息

推理參數

inference:
  parameters:
    max_length: 200
    top_k: 3

示例輸入

{
  "text": "[BOS] 안녕, 나는 20대 남자 유치원 교사야. 특이하지? [SEP] 응, 보통 공대생이 많은데 나는 유아 교육에 관심이 많아. [SEP] 내가 사실 좀 여성스러운 면이 있어서 가야금 연주도 배워보고 싶어. [SEP] 고마워, 하지만 사실 조금 게을러서 배울 수 있을지 모르겠어. [SEP] 어떤 음식? 나는 신 음식을 좋아해. [SEP] 그럼 먹어본 음식 중에 가장 특이한 건 뭐야? 난 고래고기야. [SEP] 아, 나는 코가 예민해서 못할 것 같아. </s>"
}