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khu-nlplab/VTT-KHU-2019

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Video Turing Test 2019

Question Level classification (QLC)

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

  1. Level_Classification/requirement.sh을 실행시켜주세요

./requirement.sh

  1. 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 :

Google drive link

  1. 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.

  1. output으로 다음 두가지가 출력됩니다.

Memory Level : 1
Logic Level : 2

Contact : Su-Hwan Yun ([email protected])

Multiple Answer Selection (MAS)

다중의 응답을 입력으로 받아 가장 적절한 응답을 선택하는 모델입니다.

How to Use

  1. 다음 링크의 미리 학습된 모델과 데이터를 받아서 Answer_Selection/output_dirAnswer_Selection/data 디렉토리로 압축해제 해주세요.
    Answer selection classification pre-trained model and data download link:

Google drive link

  1. Answer_Selection/transformers에 들어가서 다음 명령어 실행.

pip install .

  1. Answer_Selection/run_answer_selection.sh를 실행하면 output이 출력됩니다.(예시포함)

./run_answer_selection.sh

  1. output으로 다음 두가지가 출력됩니다.

Answer Confidence : [x.xxxx x.xxxx]
Selected Answer : blah blah ~.

Contact : Gyu-Min Park ([email protected])

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VTT 1세부 1단계 3차년도 연구 결과

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