• 본 API는 원티드 프리온보딩 코스의 기업과제 3번 수행을 위해 제작되었습니다.
• model : KoELECTRA중 koelectra-base-v3-discriminator(pre-trained model)을 fine-tuning한 모델입니다.
• fine-tuning에는 KLUE-STS 의 train data를 사용하였습니다.
• 🌟fine-tuning 파트에 대한 설명은 fine-tuning.ipynb와 노션 페이지를 참고해주세요!

March 23, 2022

• initial commit

$ pip install -r requirements.txt
$ python main.py

실행 후, http://127.0.0.1:5000/ (혹은 localhost)로 접속
박스안에 문장 두개를 입력하고 submit 해줍니다.

├── images
├── running_model
│   ├── best_model
│   │   ├── config.json
│   │   └── pytorch_model.bin
│   ├── data_preprocessing.py
│   └── models.py
├── templates
│   ├── index.html
│   └── result.html
├── fine-tuning.ipynb
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

• running_model : fine-tuning된 best_model과 model을 실행하는데 필요한 모듈을 포함합니다.
• models.py : model함수로 모델을 실행하여 두개의 문장에 대해 유사도를 구합니다.
• data_preprocessing.py : 받은 두개의 문장에 대해 전처리를 진행하는 모듈입니다.
• fine-tuning.ipynb : KoELECTRA 모델을 불러와 fine-tuning 하는 과정을 담은 파일입니다.

Flask==2.0.3
huggingface-hub==0.4.0
tokenizers==0.11.6
torch==1.11.0
transformers==4.17.0

• Pearson's r (0~5 continuous similarity): 0.933
• F1 Score(for binary classification): 0.867

류제성	원재성	장진희
모델 조사 및 데이터 전처리	모델 조사 및 구현, fine-tuning	모델 조사 및 구현, rest api 구현