입력 질문에 대한 난이도를 측정하는 모델입니다.
Heo et al.(AAAI Spring Symposium)에 정의되어 있는 Criteria 중 2가지(Memory, Logical Complexity)의 관점에서 난이도를 측정합니다.
How to Use
Level_Classification/requirement.sh을 실행시켜주세요
./requirement.sh
- 다음 링크의 미리 학습된 모델을 받아주세요
모델을 다운로드 받은 후 model 디렉토리를 만들어 model 디렉토리 안에 다운 받은 모델을 넣어 주세요.
question level classification pre-trained model download link :
Level_Classification/LevelClassificationModel.py를 import하고 해당 모듈에 선언된 함수를 사용하시면 되겠습니다.
현재 LevelClassificationModel.py에는 미리 예시로 3개의 문장(question, clip description, scene description)이 들어가 있습니다.
output으로 다음 두가지가 출력됩니다.
Memory Level : 1
Logic Level : 2
Contact : Su-Hwan Yun (yunsh3432@khu.ac.kr)
다중의 응답을 입력으로 받아 가장 적절한 응답을 선택하는 모델입니다.
How to Use
- 다음 링크의 미리 학습된 모델과 데이터를 받아서
Answer_Selection/output_dir과Answer_Selection/data디렉토리로 압축해제 해주세요.
Answer selection classification pre-trained model and data download link:
Answer_Selection/transformers에 들어가서 다음 명령어 실행.
pip install .
Answer_Selection/run_answer_selection.sh를 실행하면 output이 출력됩니다.(예시포함)
./run_answer_selection.sh
output으로 다음 두가지가 출력됩니다.
Answer Confidence : [x.xxxx x.xxxx]
Selected Answer : blah blah ~.
Contact : Gyu-Min Park (pgm1219@khu.ac.kr)