• 한국어로 pretrained된 GPT3-small 모델을 이용하여 한국어 Paraphrase Model을 만들었습니다.
• Paraphrase Model은 Language Style Transfer 시에 핵심적인 역할을 할 수 있습니다.

• para-Kor is based on torch=1.7(cuda 11.0) and python>=3.8

• You can install locally:

git clone https://github.com/L0Z1K/para-Kor.git
pip install -r requirements.txt

• ParaNMT-50M과 같은 Paraphrase pair dataset이 있으면 좋겠지만, 한국어 dataset은 존재하질 않습니다.
• 간단하게 kor-eng pair data에서 english sentence를 Papago Naver로 번역하여 kor-kor pair를 만들었습니다. Dataset의 Quality에 따라 Model의 performance가 달라지므로 Preprocessing이 필요합니다.
• 만든 dataset의 일부를 example.csv에 첨부하였습니다.

• para-Kor can be trained as follows:
• First, you can train model with example.csv simply

$ python script/train.py --train

• You can train model with your train file

$ python script/train.py --train --train_file /path/to/your/train/file

• My command when I train my model

$ python script/train.py --gpus 2 --train --accelerator ddp --train_file /workspace/data/result.csv

• For details,

$ python script/train.py --help

• para-Kor can be tested as follows:
• para-Kor will be save checkpoints per epoch and per 20000 steps.

$ python script/train.py --test --model_params /path/to/your/checkpoint.ckpt

• A와 B의 문장이 비슷한 의미이면서 구조는 조금 다르게 나오는 걸로 보아 Paraphrasing이 되었습니다.

A: 안녕하세요. 저는 개발자입니다.
B: 나는 개발자이다
A: 저는 열심히 살고 있습니다.
B: 나는 열심히 일하고 있다
A: 대체 몇 시간을 기다리게 하는거니
B: 도대체 몇 시간이나 기다려요
A: 나 엄청 배고픈데 빨리 밥 먹자
B: 배고파서 빨리 밥을 먹고 싶어요
A: 이제 그만 일하고 좀 쉬고 싶은 마음이에요
B: 그만 쉬고 싶어요

• train loss

• 현재는 model의 performance를 직접 경험해볼 수는 없습니다.

• 추후에 fine-tuning된 model을 이용하여 api 형식으로 배포할 생각입니다.

• 업데이트 계획 없음.

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