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대화 요약 인공지능 경진대회

대회 규칙

  • 주제
    • 한국어 원문으로부터 생성요약문을 도출해내는 인공지능 개발
  • 평가
    • Rouge-L(제1지표)
    • Rouge-2(제2지표)
    • Rouge-1(제3지표)
    • 리더보드에는 Rouge-L만 적용
    • 최종평가시 동점인 경우 차순위 지표 우수팀이 상위
    • 최종 동점이 발생한 경우 먼저 제출한 팀이 상위
  • NSML GPU 지원
    • Tesla V100-SXM2-32GB 1개
  • 외부 데이터 및 사전 학습 모델 사용 불가

문제 1 [문서요약 Dataset 설명]

  • 텍스트로 구성된 대화문을 읽어 요약문 추론

    전체 크기 파일수 NSML 데이터셋 이름
    1GB train_data(9)
    test_data(9)    		 final_dialogue

Train Dataset

  • root_path/train/train_data/(Beauty_Health, Event, Food, Hobby, Living, News_Edu, Personal_Rel, Shopping, Work)

  • train_label : 확장자명이 없는 csv 형식 파일 (280000 rows, 2 columns(dialogueID, summary))

    train_data (json): 학습용 데이터셋
├ numberOfItems (ex. 71408)
├ data
│├ header
││├ dialogueInfo
│││├ numberOfParticipants (ex. 2)
│││├ numberOfUtterances (ex. 16)
│││├ numberOfTurns (ex. 6)
│││├ type (ex. 일상 대화)
│││├ topic (ex. 개인 및 관계)
│││├ dialogueID (ex. b6d7d466-25f2-5b3e-a55d-fe5ce1e32687)
││├ participantsInfo (List)
│││├ age (ex. 20대)
│││├ residentialProvince (ex. 부산광역시)
│││├ gender (ex. 여성)
│││├ participantID (P01)
+
│││├ ...
│├ body
││├ dialogue (List)
│││├ utterance (ex. 양치하고 올께)
│││├ utteranceID (ex. U1)
│││├ participantID (ex. P01)
│││├ date (ex. 2019-11-08)
│││├ turnID (ex. T1)
│││├ time (ex. 13:32:00)
+
│││├ ...
││├ summary (ex. 양치를 하고 온다고 하며 커피가 치아에 좋지 않다는 이야기를 한다.)

Test Dataset

  • root_path/test/test_data/(Beauty_Health, Event, Food, Hobby, Living, News_Edu, Personal_Rel, Shopping, Work)

  • 9개의 json 파일로 이루어진 test_data의 summary를 추론하는 문제

    test_data (json): 추론용 데이터셋
├ numberOfItems (ex. 71408)
├ data
│├ header
││├ dialogueInfo
│││├ numberOfParticipants (ex. 2)
│││├ numberOfUtterances (ex. 16)
│││├ numberOfTurns (ex. 6)
│││├ type (ex. 일상 대화)
│││├ topic (ex. 개인 및 관계)
│││├ dialogueID (ex. b6d7d466-25f2-5b3e-a55d-fe5ce1e32687)
││├ participantsInfo (List)
│││├ age (ex. 20대)
│││├ residentialProvince (ex. 부산광역시)
│││├ gender (ex. 여성)
│││├ participantID (P01)
+
│││├ ...
│├ body
││├ dialogue (List)
│││├ utterance (ex. 양치하고 올께)
│││├ utteranceID (ex. U1)
│││├ participantID (ex. P01)
│││├ date (ex. 2019-11-08)
│││├ turnID (ex. T1)
│││├ time (ex. 13:32:00)
+
│││├ ...
││├ summary (ex. 추론 해야하는 요약문)

Test Label

  • test_label (DataFrame 형식, 참가자 접근 불가)

  • columns - ["dialogueID", "summary"]

    • dialogueID - id

    • summary - 추론한 요약문을 기입하여 제출