미디어젠 해커톤

​ 딥러닝 기술 기반 감정 대화 분류 시스템 개발 (사용자 - 시스템간의 대화로부터 사용자의 감정상태 분류)

주최/주관

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​ 한국정보화진흥원 / 미디어젠

기간

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​ 2020.11.09 ~ 2020.11.20

사용 모델

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​ KoELECTRA

환경

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Data

• 주최측에서 제공된 데이터 (추후에 정보화진흥원에서 데이터를 공개할 예정)
  • 60개의 감정분류라벨
  • train data (json 형식, 15832개)
  • dev data (json 형식, 1717개)
  • test data (json 형식, 2073개)

GPU

​ GTX 1060 6GB

Package

torch >= 1.1.0
mxnet >= 1.4.0
gluonnlp >= 0.6.0
sentencepiece >= 0.1.6
onnxruntime >= 0.3.0
transformers >= 2.1.1, <= 3.0.2
attrdict==2.0.1
fastprogress==1.0.0

결과

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• Finetuning

  • 5epoch, 11500 step. (acc 기준 0.38 ~ 0.39 에서 상승 기미가 안보여서 중단)

• 기존 baseline (주관측 학습)

  • Albert로 학습
  • 대분류 50%, 소분류 30%

• 실제 제출 결과

  

  • Baseline 보다 각각 11%, 12% 향상

• 시상식 : 2020.11.27

  • 결과 : 최우수상

References

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KoELECTRA

WellnessConversationAI