kakaobrain pororo - Natural Language Inference 리뷰

 

NLI에 대하여

Natural language inference

Natural language inference is the task of determining whether a “hypothesis” is true (entailment), false (contradiction), or undetermined (neutral) given a “premise”.

Natural language inference | NLP-progress (nlpprogress.com)

 

두 문장이 주어지고, 의미가 같으면 "Entail"(수반), 다르면 "Contradiction"(모순). 불명확하면 "Neutral"(중립).

자연어 처리 기법이며, 문장의 의미를 탐색하는 어려운 분야이다.

 

더 상세한 내용은 Devsaka님의 블로그 참조

Pororo 공식 가이드

Natural Language Inference — PORORO: Platform Of neuRal mOdels for natuRal language prOcessing 0.3.1 documentation (kakaobrain.github.io)

 

놀랍게도, 한글, 영어, 일본어, 중국어를 지원한다.

 

한글은 KorNLI 데이터셋을 사용한다.

kakaobrain/KorNLUDatasets: KorNLI and KorSTS: New Benchmark Datasets for Korean Natural Language Understanding (github.com)

 

실행 코드 리뷰

# Natural Language Inference
from pororo import Pororo

nli = Pororo(task="nli", lang="ko")
nli("저는, 그냥 알아내려고 거기 있었어요", "나는 처음부터 그것을 잘 이해했다")
# 결과: 'Contradiction'

nli("나는 나는 새를 보았다", "새도 날고 나도 날았다")
# 결과: 'Neutral'

nli("나는 나는 새를 보았다", "날아가는 새를 보았다")
# 결과: 'Neutral'

nli("나는 질문에 대해 이해했다", "질문에 대한 답을 알았다")
# 결과: 'Entailment'

nli = Pororo(task="nli", lang="en")
nli("A soccer game with multiple males playing.", "Some men are playing a sport.")
# 결과: 'Entailment'

 

좀더 상세한 모델 구현이 궁금해 리뷰. 이후 포스트로 진행 예정.

Fine-tuning BERT for Natural Language Inference - Portfolio_Page[Hamed Helali]

 

관련 논문

KorNLI and KorSTS:
New Benchmark Datasets for Korean Natural Language Understanding

 

[논문 뽀개기] KorNLI and KorSTS: New Benchmark Datasets for Korean Natural Language Understanding | Devsaka’s Blog (catsirup.github.io)

Fine-tuning BERT for Natural Language Inference - Portfolio_Page[Hamed Helali]

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