CrossEncoder based on klue/roberta-small

This is a Cross Encoder model finetuned from klue/roberta-small using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.

Model Details

Model Description

  • Model Type: Cross Encoder
  • Base model: klue/roberta-small
  • Maximum Sequence Length: 512 tokens
  • Number of Output Labels: 1 label

Model Sources

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import CrossEncoder

# Download from the ๐Ÿค— Hub
model = CrossEncoder("cross_encoder_model_id")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
    ['๊น€ํƒœํ˜„์ด ๋ฐ˜๋ฐ•ํ•œ ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์ด๋ฆ„์€?', 'ํœด์ผ๊ทผ๋กœ๋ฅผ ์—ฐ์žฅ๊ทผ๋กœ์— ํฌํ•จํ•˜๊ณ  ์ฃผ๋‹น ์ตœ์žฅ ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„์„ ํ˜„ํ–‰ 68์‹œ๊ฐ„(๋ฒ•์ •๊ทผ๋กœ 40+์—ฐ์žฅ๊ทผ๋กœ 12+ํœด์ผ๊ทผ๋กœ 16)์—์„œ 52์‹œ๊ฐ„(๋ฒ•์ •๊ทผ๋กœ 40+์—ฐ์žฅ๊ทผ๋กœ 12)์œผ๋กœ ๋‹จ์ถ•ํ•˜๋Š” ๋‚ด์šฉ์˜ โ€˜๊ทผ๋กœ๊ธฐ์ค€๋ฒ• ๊ฐœ์ •์•ˆ ์ดˆ์•ˆโ€™์ด ๋‚˜์™”๋‹ค. ๊ตญํšŒ ํ™˜๊ฒฝ๋…ธ๋™์œ„์›ํšŒ ๋…ธ์‚ฌ์ •์†Œ์œ„๋Š” 9์ผ ๊ณต์ฒญํšŒ๋ฅผ ์—ด๊ณ  ์—ด๋ค ๊ณต๋ฐฉ์„ ๋ฒŒ์˜€๋‹ค. ์ด์ฒ ์ˆ˜ ์„œ์šธ๋Œ€ ๋ฒ•ํ•™์ „๋ฌธ๋Œ€ํ•™์› ๊ต์ˆ˜(์†Œ์œ„ ์ง€์›๋‹จ ์œ„์›)๋Š” ๋ฐœ์ œ์—์„œ โ€œ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„์˜ ๊ธฐ์ค€์ด ๋˜๋Š” 1์ฃผ์˜ ๋‹จ์œ„๋Š” 7์ผ์ด๊ณ , 40+12 ์ œ๋„๋ฅผ ์œ ์ง€ํ•จ์œผ๋กœ์จ ์ฃผ 40์‹œ๊ฐ„์ œ ์›์น™์„ ์žฌํ™•์ธํ•˜๋Š” ๋‚ด์šฉโ€์ด๋ผ๊ณ  ์„ค๋ช…ํ–ˆ๋‹ค. 1์•ˆ๊ณผ 2์•ˆ์œผ๋กœ ๊ตฌ๋ถ„ํ•œ ์ดˆ์•ˆ์˜ ํ•ต์‹ฌ ๋‚ด์šฉ์€ ํœด์ผ๊ทผ๋กœ๋ฅผ ์—ฐ์žฅ๊ทผ๋กœ์— ํฌํ•จํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ 1์•ˆ์€ ์—ฐ์žฅ๊ทผ๋กœ์˜ ์ œํ•œ์— ๋Œ€ํ•œ ์˜ˆ์™ธ ๊ทœ์ •์„ ๋‘๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๋ฒ•์ • ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„ ์™ธ์— 1์ฃผ๋‹น 8์‹œ๊ฐ„์„ ์ถ”๊ฐ€๋กœ ์ผํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก โ€˜ํŠน๋ณ„๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„โ€™ ์กฐํ•ญ์„ ๋’€๋‹ค. 2์•ˆ์€ ์—ฐ์žฅยทํœด์ผยท์•ผ๊ฐ„ ๊ฐ€์‚ฐ์ž„๊ธˆ ์ค‘๋ณตํ• ์ฆ์„ ๋ฒ•์— ๋ช…์‹œํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค๊ณ  ๊ถŒ๊ณ ํ–ˆ๋‹ค. ์ด์™€ ํ•จ๊ป˜ ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„์„ ์œ„๋ฐ˜ํ•œ ์‚ฌ์—…์ฃผ์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋Š” ์œ„๋ฒ• ์‚ฌํ•ญ์„ ๋ฉด์ œํ•ด์ฃผ๋Š” ์ด๋ฅธ๋ฐ” โ€˜๋ฉด๋ฒŒ ์กฐํ•ญโ€™์„ ๋’€๋‹ค. ํ† ๋ก ์—์„œ๋Š” ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„ ๋‹จ์ถ•์ด๋ผ๋Š” ํฐ ํ‹€์—๋Š” ๋Œ€์ฒด๋กœ ๊ณต๊ฐํ–ˆ์ง€๋งŒ, ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๋ฐฉ์•ˆ์„ ๋†“๊ณ  ๋…ธยท์‚ฌยท์ • ๊ฐ„ ์ž…์žฅ์ด ๊ทน๋ช…ํ•˜๊ฒŒ ๊ฐˆ๋ ธ๋‹ค. ์ด์™„์˜ ์ƒˆ๋ˆ„๋ฆฌ๋‹น ์˜์›์€ โ€œ๋…ธ๋™๊ณ„์—์„œ๋Š” ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„์ด ๋‹จ์ถ•๋˜๋”๋ผ๊ณ  ์ž„๊ธˆ์€ ๋ณด์ „ํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค๊ณ  ์ฃผ์žฅํ•˜๋Š”๋ฐ ๋Œ€์•ˆ์ด ์žˆ๋Š”์ง€ ๊ถ๊ธˆํ•˜๋‹คโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค. ์ด์— ๋Œ€ํ•ด ๊น€ํƒœํ˜„ ๋ฏผ์ฃผ๋…ธ์ด ์ •์ฑ…์—ฐ๊ตฌ์›์žฅ์€ โ€œ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„์ด ์กฐ๊ธˆ์”ฉ ์ค„์–ด๋“œ๋Š” ๋™์•ˆ ์ž„๊ธˆ์ด ๋ณด์ „๋œ ๊ฒƒ์€ ๊ฒฝ์˜์ž๊ฐ€ ์•„๋‹Œ ๊ทผ๋กœ์ž๋“ค์˜ ์ƒ์‚ฐ์„ฑ ํ–ฅ์ƒ์ด ์žˆ์—ˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธโ€์ด๋ผ๊ณ  ๋ฐ˜๋ฐ•ํ–ˆ๋‹ค.์€์ˆ˜๋ฏธ ์ƒˆ์ •์น˜๋ฏผ์ฃผ์—ฐํ•ฉ ์˜์›์€ โ€œ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„ ๋‹จ์ถ•์„ 2๋…„๊ฐ„ ์œ ์˜ˆํ•˜๊ณ  6๋…„๊ฐ„ ๋‹จ๊ณ„์ ์œผ๋กœ ์ •์ฐฉ์‹œํ‚ค๊ฒ ๋‹ค๋Š” ์ •๋ถ€์•ˆ์€ ํ•œ๊ตญ ๋…ธ๋™์‚ฌ์˜ ์‚ฌ๋ณ€์ด ๋  ๊ฒƒโ€์ด๋ผ๊ณ  ์ฃผ์žฅํ–ˆ๋‹ค. ๊ฐ•๋™ํ•œ ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…์ค‘์•™ํšŒ ๋…ธ๋™์ธ๋ ฅ๋ถ„๊ณผ์œ„์›์žฅ์€ โ€œ์ธ๋ ฅ๋‚œ์— ์‹œ๋‹ฌ๋ฆฌ๋Š” ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…๋“ค์„ ์ฃฝ์ด๋ ค๋ฉด ์ด ๋ฒ•์„ ํ†ต๊ณผ์‹œํ‚ค๋ผโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค.'],
    ['๋ณด์‚ด์ƒ์˜ ์ตœ์ƒ๋‹จ์—๋Š” ๋ฌด์—‡์ด ๊ทธ๋ ค์ ธ์žˆ๋Š”๊ฐ€?', 'ํŠนํžˆ ๋ณ€๊ณ„๋Ÿ‰์€ ์กฐ์„ ์‹œ๋Œ€ ๋Œ€์ œํ•™์„ 20๋…„ ์ง€๋‚ธ ๋‹น๋Œ€ ์ตœ๊ณ ์˜ ํ•™๋ฌธ ๊ถŒ์œ„์ž๋‹ค. ๊ถŒ๋ ฅ์ด๋‚˜ ์ด๊ถŒํ•˜๊ณ ๋Š” ๋ฌด๊ด€ํ•œ ํ•™๋ฌธ์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ์ตœ๊ณ  ์ง์ฑ… ๋Œ€์ œํ•™์€ ๋ช…์˜ˆ๋ฅผ ์ค‘์š”์‹œํ•˜๋Š” ์‚ฌ๋Œ€๋ถ€๋“ค์˜ ์„ ๋ง์˜ ๋Œ€์ƒ์œผ๋กœ โ€œ์ •์Šน 10๋ช…์ด ๋Œ€์ œํ•™ ํ•œ ๋ช…๋งŒ ๋ชปํ•˜๋‹คโ€๋ผ๋Š” ๋ง์„ ๋‚จ๊ฒผ๋‹ค. ๋Œ€์ œํ•™์€ โ€˜ํ•™๋ฌธ์„ ์ €์šธ์งˆํ•˜์—ฌ ์˜ฌ๋ฐ”๋ฅด๊ฒŒ ํ‰๊ฐ€ํ•œ๋‹คโ€™๊ณ  ํ–ˆ์œผ๋ฉฐ ํ•™๋ฌธ๊ณผ ๊ด€๋ จ๋˜๋Š” ๋ชจ๋“  ๊ด€์ง์„ ๊ฑฐ์นœ ๋Œ€๊ณผ ๊ธ‰์ œ์ž๋งŒ ์˜ค๋ฅผ ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ๋‹ค. ํ’ˆ๊ณ„๋Š” ์ •2ํ’ˆ์œผ๋กœ ํŒ์„œ์™€ ๋™๊ธ‰์ด์ง€๋งŒ ์ •์Šน์ด๋‚˜ ํŒ์„œ๋ณด๋‹ค ๋†’๊ฒŒ ๋Œ€์šฐ ๋ฐ›์•˜๋‹ค. ๋Œ€์ œํ•™์€ ์˜ค๋Š˜๋‚  ๊ด€์ง์ƒ์œผ๋กœ ๊ต์œก๋ถ€ ์žฅ๊ด€์— ํ•ด๋‹น๋˜๋‚˜, ๊ณต์ ์œผ๋กœ ์ฒ ์ €ํžˆ ๊ฒ€์ฆ๋œ ๋Œ€๊ณผ๊ธ‰์ œ์ž์— ํ•œํ•ด์„œ ์ •์น˜์  ๊ฒฝ๋ฅœ์„ ๊ฐ–์ถ”๊ณ  ํ•™๋ฌธ์ ์œผ๋กœ๋Š” ๋‹น๋Œ€์— ์ตœ๊ณ ์˜ ์„ฑ๋ฆฌํ•™์ž๋กœ ๊ณต์ธ๋œ ์ธ๋ฌผ๋งŒ์ด ์ž„๋ช…๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ ์—์„œ ์ตœ๊ณ ์˜ ๋ช…์˜ˆ๋กœ์šด ๊ด€์ง์ด์—ˆ๋‹ค. ๊ด€์ง์ƒ์œผ๋กœ๋Š” ์ผ์ธ์ง€ํ•˜๋งŒ์ธ์ง€์ƒ(ไธ€ไบบไน‹ไธ‹่ฌไบบไน‹ไธŠ)์˜ ์˜์˜์ •, ์ขŒ์˜์ •, ์šฐ์˜์ •์„ ์ง€๋‚ธ ์ธ๋ฌผ ๊ฐ€์šด๋ฐ์—์„œ๋„ ๋Œ€์ œํ•™์„ ์ง€๋‚ธ ์ธ๋ฌผ์ด ์†Œ์ˆ˜๋ผ๋Š” ๊ฒƒ์€ ์ •์น˜์  ๋˜๋Š” ๊ด€๋ฃŒ์  ์„ฑ๊ฒฉ์ด ์šฐ์„ ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ์„ฑ๋ฆฌํ•™์˜ ํ•™๋ฌธ์„ฑ์„ ์šฐ์„ ํ–ˆ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ๋Œ€์ œํ•™๊ณผ ์šฐ์˜์ •, ์ขŒ์˜์ •, ์˜์˜์ •์„ ์ง€๋‚ธ ์ธ๋ฌผ์˜ ๊ฐ€๋ฌธ์€ ๋ช…๋ฌธ ๊ฐ€๋ฌธ ์ค‘์— ๋ช…๋ฌธ ๊ฐ€๋ฌธ์œผ๋กœ ์กด์ค‘ํ–ˆ๋‹ค.\n\n๋ณ€๊ณ„๋Ÿ‰์˜ ํ•™๋ฌธ์€ ๋ช…๋‚˜๋ผ์™€ ์‚ฌ๋Œ€์™ธ๊ต ํ•˜๋Š”๋ฐ, ์œ ๊ต์‚ฌํšŒ๋ฅผ ๊ฑด์„คํ•˜๊ณ  ์กฐ์„ ์˜ ์ด๋…์„ ์ „ํŒŒํ•˜๋Š”๋ฐ ์“ฐ์˜€๋‹ค. ์„ธ์ข…์€ ์ง‘ํ˜„์ „ ํ•™์‚ฌ ์ค‘์—์„œ โ€œ์•ž์œผ๋กœ๋Š” ๋ณธ์ „(์‚ฌ๋ฌด์‹ค)์— ์ถœ๊ทผํ•˜์ง€ ๋ง๊ณ  ์˜ค๋กœ์ง€ ์ง‘์—์„œ ๊ธ€์„ ์ฝ์–ด๋ผโ€๊ณ  ๋ช…ํ•œ๋‹ค. ํ•œ ๊ฐ€์ง€ ์กฐ๊ฑด์€, ์„ธ ์‚ฌ๋žŒ์ด ๊ธ€์„ ์ฝ๋Š” ๊ทœ๋ฒ”์€ ๋ณ€๊ณ„๋Ÿ‰์˜ ์ง€๋„๋ฅผ ๋ฐ›์•„์•ผ ํ•œ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด์—ˆ๋‹ค.'],
    ['์œค ๋ชจ์”จ์˜ ์„ฑ ์ ‘๋Œ€ ์˜ํ˜น๊ณผ ์—ฐ๋ฃจ๋œ ์‚ฌ๊ฑด์ด ๋ฐœ์ƒํ•œ ์ง€์—ญ์€?', '์ž˜๋‚˜๊ฐ€๋˜ ํ”„๋ผ๋‹ค์˜ ๊ธฐ์„ธ๊ฐ€ ํ•œํ’€ ๊บพ์˜€๋‹ค. ํ”„๋ผ๋‹ค๋Š” ์ง€๋‚œ 2~4์›”๊นŒ์ง€ 2014๋…„๋„ 1๋ถ„๊ธฐ ์ˆœ์ต์ด ์ง€๋‚œํ•ด ๊ฐ™์€ ๊ธฐ๊ฐ„๋ณด๋‹ค 24% ๊ธ‰๊ฐํ•œ 1์–ต530๋งŒ์œ ๋กœ(์•ฝ 1474์–ต์›)์— ๊ทธ์ณค๋‹ค๊ณ  5์ผ(ํ˜„์ง€์‹œ๊ฐ„) ๋ฐœํ‘œํ–ˆ๋‹ค.๋งค์ถœ๋„ 0.6% ์ค„์–ด๋“  10์–ต6000๋งŒ๋‹ฌ๋Ÿฌ(์•ฝ 1์กฐ8000์–ต์›)์— ๊ทธ์ณค๋‹ค. 2010๋…„ ์ดํ›„ ๋ถ„๊ธฐ ๋งค์ถœ์ด ์ฒ˜์Œ ์ค„์–ด๋“  ๊ฐ€์žฅ ํฐ ์ด์œ ๋Š” ์ง€๋‚œํ•ด 29%๋‚˜ ์ฆ๊ฐ€ํ–ˆ๋˜ ๊ฐ€์ฃฝ์ œํ’ˆ ํŒ๋งค๊ฐ€ 1๋ถ„๊ธฐ์— 3% ์ค„์–ด๋“  ํƒ“์ด๋‹ค. ํ”„๋ผ๋‹ค๋Š” ๊ฐ€์ฃฝ์ œํ’ˆ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ๋ช…ํ’ˆ์—…์ฒด ๊ฐ„ ๊ฒฝ์Ÿ์ด ์‹ฌํ™”๋˜๋ฉด์„œ ํŒ๋งค๋Ÿ‰์ด ์ค„์–ด๋“ค์—ˆ๋‹ค๊ณ  ์„ค๋ช…ํ–ˆ๋‹ค. ๋ฃจ์ด๋น„ํ†ต ๋“ฑ์ด ๋ธŒ๋žœ๋“œ ๋กœ๊ณ ๊ฐ€ ํฌ๊ฒŒ ์ƒˆ๊ฒจ์ง„ ์บ”๋ฒ„์Šค๋ฐฑ ์ œํ’ˆ์— ์ง‘์ค‘ํ–ˆ๋‹ค๊ฐ€ ์–ด๋ ค์›€์„ ๊ฒช๋Š” ์‚ฌ์ด ํ”„๋ผ๋‹ค๋Š” ๋กœ๊ณ ๋ฅผ ์ž‘๊ฒŒ ์“ด ๊ฐ€์ฃฝ๊ฐ€๋ฐฉ์„ ํŒ๋งคํ•ด ์„ฑ์žฅํ–ˆ์ง€๋งŒ ์ตœ๊ทผ ๋“ค์–ด ์‹œ์žฅ ์ƒํ™ฉ์ด ๋‹ฌ๋ผ์ง„ ๊ฒƒ. ๋ฃจ์นด ์†”์นด BNPํŒŒ๋ฆฌ๋ฐ” ๋ช…ํ’ˆ๋‹ด๋‹น ์• ๋„๋ฆฌ์ŠคํŠธ๋Š” โ€œํ”„๋ผ๋‹ค ๋ธŒ๋žœ๋“œ๋Š” ๋” ์ด์ƒ ๋ช…ํ’ˆ ์‹œ์žฅ์˜ ์ค‘์‹ฌ์ด ์•„๋‹ˆ๋‹คโ€๋ฉฐ โ€œ๊ฐ€๊ฒฉ์„ ์˜ฌ๋ ค ๊ณ ๊ธ‰ ์ œํ’ˆ์œผ๋กœ ๋ณด์ด๋Š” ๊ฒƒ ์™ธ์— ์ƒˆ๋กœ์šด ๋งค๋ ฅ์„ ์†Œ๋น„์ž์—๊ฒŒ ๋ณด์—ฌ์ค˜์•ผ ์œ„๊ธฐ๋ฅผ ํƒ€๊ฐœํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„ ๊ฒƒโ€์ด๋ผ๊ณ  ์ง€์ ํ–ˆ๋‹ค. ๋„๋งค ๋ถ€๋ฌธ ํŒ๋งค ๊ฐ์†Œ์™€ ์œ ๋กœํ™” ๊ฐ•์„ธ ๋“ฑ ํ™˜์œจ ๋ณ€๋™์„ฑ์ด ์‹ฌํ•ด์ง„ ๊ฒƒ๋„ ๋งค์ถœ์— ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์ณค๋‹ค. ํ”„๋ผ๋‹ค๋Š” ๊ฐ€๊ฒฉ ํ†ต์ œ๊ฐ€ ์‰ฝ๊ณ  ๋ธŒ๋žœ๋“œ ์ด๋ฏธ์ง€ ์œ ์ง€์—๋„ ๋„์›€์ด ๋œ๋‹ค๊ณ  ํŒ๋‹จํ•ด ๋„๋งค๋ณด๋‹ค๋Š” ์ž์ฒด ์†Œ๋งค์ ์„ ํ†ตํ•œ ํŒ๋งค ์ „๋žต์„ ํŽด๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์˜ฌ ๋“ค์–ด ๋„๋งค ํŒ๋งค๊ฐ€ 25% ์ค„์–ด๋“œ๋Š” ๋™์•ˆ ์†Œ๋งค ๋ถ€๋ฌธ์€ 3% ์ฆ๊ฐ€ํ•˜๋Š” ๋ฐ ๊ทธ์ณค๋‹ค. ์•„์‹œ์•„ ์‹œ์žฅ์—์„œ์˜ ๋ถ€์ง„๋„ ํ•œ ์ด์œ ๋‹ค. ์›”์ŠคํŠธ๋ฆฌํŠธ์ €๋„์€ โ€œ์ค‘๊ตญ์ด ๋ถ€ํŒจ์ฒ™๊ฒฐ์— ๋‚˜์„œ๋ฉด์„œ ์‚ฌ์น˜ํ’ˆ ์†Œ๋น„์— ๋Œ€ํ•œ ๋‹จ์†์ด ์‹ฌํ•ด์ง„ ๊ฒƒ๋„ ํŒ๋งค์— ๋ถ€์ •์ ์ธ ์˜ํ–ฅ์„ ์คฌ๋‹คโ€๊ณ  ์„ค๋ช…ํ–ˆ๋‹ค.'],
    ['๋‰ดํƒ€์ž…์€ 1998๋…„ 6์›” ๋ฉฐ์น ์— ์ฒ˜์Œ์œผ๋กœ ๋ฐœํ–‰๋˜์—ˆ๋Š”๊ฐ€?', '๋‹ค์Œ๋‹ฌ์—” ํ‰๋…„์— ๋น„ํ•ด ๋•Œ ์ด๋ฅธ ๋ฌด๋”์œ„๊ฐ€ ๊ธฐ์Šน์„ ๋ถ€๋ฆด ์ „๋ง์ด๋‹ค. 8์›”์—๋Š” ๋Œ€๊ธฐ๋ถˆ์•ˆ์ •๊ณผ ์ €๊ธฐ์••์˜ ์˜ํ–ฅ์œผ๋กœ ๋งŽ์€ ๋น„๊ฐ€ ๋‚ด๋ฆฌ๊ฒ ๋‹ค.๊ธฐ์ƒ์ฒญ์€ 22์ผ โ€˜3๊ฐœ์›” ๋‚ ์”จ ์ „๋งโ€™์—์„œ ๋‹ค์Œ๋‹ฌ์—” ์ด๋™์„ฑ ๊ณ ๊ธฐ์••๊ณผ ์ƒ์ธต ํ•œ๊ธฐ์˜ ์˜ํ–ฅ์œผ๋กœ ๊ธฐ์˜จ ๋ณ€ํ™”๊ฐ€ ํฌ๊ฒ ๊ณ  ๊ธฐ์˜จ์€ ๋Œ€์ฒด๋กœ ํ‰๋…„๋ณด๋‹ค ๋†’์„ ๊ฒƒ์ด๋ผ๊ณ  ์˜ˆ๋ณดํ–ˆ๋‹ค. ์ €๊ธฐ์••์˜ ์˜ํ–ฅ์œผ๋กœ ๋‚จ๋ถ€์ง€๋ฐฉ์„ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ ๋‹ค์†Œ ๋งŽ์€ ๋น„๊ฐ€ ์˜ฌ ๋•Œ๊ฐ€ ์žˆ๊ฒ ๋‹ค.7์›”์€ ๋‚จ์ชฝ์„ ์ง€๋‚˜๋Š” ์ €๊ธฐ์••์˜ ์˜ํ–ฅ์„ ์ฃผ๊ธฐ์ ์œผ๋กœ ๋ฐ›์•„ ํ๋ฆฐ ๋‚ ์ด ๋งŽ๊ฒ ๊ณ  ๋‚จ๋ถ€์ง€๋ฐฉ์„ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ ๋งŽ์€ ๋น„๊ฐ€ ๋‚ด๋ฆด ์ „๋ง์ด๋‹ค. ์žฅ๋งˆ๊ฐ€ ๋๋‚˜๊ณ  ๋ณธ๊ฒฉ์ ์ธ ๋ฌด๋”์œ„๊ฐ€ ์ฐพ์•„์˜ค๋Š” 8์›”์—๋Š” ํ‰๋…„์— ๋น„ํ•ด โ€˜๋œ ๋ฅ๊ณ  ๋น„๊ฐ€ ๋งŽ์ด ๋‚ด๋ฆฌ๋Š”โ€™ ๋‚ ์”จ๊ฐ€ ์ด์–ด์ง€๊ฒ ๋‹ค. ๊ธฐ์ƒ์ฒญ์€ ์ƒ์ธต์˜ ์ฐฌ ๊ณต๊ธฐ๊ฐ€ ํ•˜์ธต์˜ ๋œจ๊ฑฐ์šด ๊ณต๊ธฐ์™€ ๋งŒ๋‚˜ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ๋Œ€๊ธฐ๋ถˆ์•ˆ์ • ๋ฐ ๋ฐœ๋‹ฌํ•œ ์ €๊ธฐ์••์˜ ์˜ํ–ฅ์œผ๋กœ ๋งŽ์€ ๋น„๊ฐ€ ์˜ฌ ๋•Œ๊ฐ€ ์žˆ๊ฒ ๋‹ค๊ณ  ๋‚ด๋‹ค๋ดค๋‹ค. ํ‰๊ท  ๊ธฐ์˜จ์€ ์ตœ๊ทผ 30๋…„๋ž˜ ํ‰๋…„(25.1๋„)๋ณด๋‹ค ๋น„์Šทํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๋‚ฎ๊ฒ ๊ณ , ๊ฐ•์šฐ๋Ÿ‰์€ ํ‰๋…„(274.9ใŽœ)๊ณผ ๋น„์Šทํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๋งŽ๊ฒ ๋‹ค.์˜ฌ์—ฌ๋ฆ„์—๋Š” ํ‰๋…„๋ณด๋‹ค ๊ฐ•ํ•œ ํƒœํ’์ด ๋งŽ์ด ๋ฐœ์ƒํ•  ๊ฒƒ์œผ๋กœ ์ „๋ง๋œ๋‹ค. ๊ธฐ์ƒ์ฒญ์€ ์—˜๋‹ˆ๋‡จ์™€ ์ ๋„์„œํ’์˜ ๊ฐ•ํ™”์— ๋”ฐ๋ผ ํƒœํ’์ด ํ‰๋…„์— ๋น„ํ•ด ๋‚จ๋™์ชฝ์—์„œ ๋ฐœ์ƒํ•˜๊ฒ ์œผ๋ฉฐ, ํƒœํ’์˜ ํ™œ๋™๊ธฐ๊ฐ„์ด ๊ธธ์–ด์งˆ ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๊ด€์ธกํ–ˆ๋‹ค.์ด๋ฒˆ ์ฃผ๋ง์— ์ด์–ด ์„๊ฐ€ํƒ„์‹ ์ผ์ธ 25์ผ์—๋„ ์ „๊ตญ์— ํ‰๋…„์— ๋น„ํ•ด ๋ฌด๋”์šด ๋‚ ์”จ๊ฐ€ ์ด์–ด์ง€๊ฒ ๋‹ค. ๊ธฐ์ƒ์ฒญ์€ 26์ผ ์„œ์šธ์˜ ๋‚ฎ ์ตœ๊ณ ๊ธฐ์˜จ์ด 30๋„๊นŒ์ง€ ์น˜์†Ÿ์•„ ์˜ฌ ๋“ค์–ด ๊ฐ€์žฅ ๋†’์€ ๊ธฐ์˜จ์„ ๊ธฐ๋กํ•  ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๋‚ด๋‹ค๋ดค๋‹ค.'],
    ['ํ˜„๋Œ€์ž๋™์ฐจ์˜ ์ „์žฅ๋ถ€ํ’ˆ ๊ณต๊ธ‰์‚ฌ๊ฐ€ ์ „๊ธฐ์ฐจ ์‹œ์ œํ’ˆ์„ ์„ ๋ณด์ธ ํ•ด๋Š”?', '์ตœ๊ทผ ํ•œ ๋‹ฌ๊ฐ„ ์ฃผ์š”๊ตญ ํ†ตํ™” ๋Œ€๋น„ ์›ํ™”์˜ ๋ณ€๋™ํญ์ด ๊ฐ€์žฅ ์ปธ๋˜ ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๋‚˜ํƒ€๋‚ฌ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ์Šค ์œ„๊ธฐ์— ์ด์–ด ์ค‘๊ตญ์˜ ๊ธฐ์Šต์ ์ธ ์œ„์•ˆํ™” ์ ˆํ•˜ ๋“ฑ ๋Œ€์™ธ ๋ถˆ์•ˆ ์š”์ธ์ด ์ฆํญ๋œ ๊ฐ€์šด๋ฐ ์™ธ๊ตญ์ธ์˜ ํˆฌ์ž์ž๊ธˆ ์ดํƒˆ์ด ์›ํ™” ๊ฐ€์น˜ ๋ณ€๋™์„ ๋ถ€์ฑ„์งˆํ•œ ๊ฒƒ์ด๋ž€ ๋ถ„์„์ด๋‹ค.14์ผ ํ•œ๊ตญ์€ํ–‰ ๊ฒฝ์ œํ†ต๊ณ„์‹œ์Šคํ…œ(ECOS)์˜ ๋ฏธ๊ตญ ๋‹ฌ๋Ÿฌํ™” ๋Œ€๋น„ ์ฃผ์š”๊ตญ ํ†ตํ™” ํ™˜์œจ ๋ณ€ํ™” ์ถ”์ด ์ž๋ฃŒ์— ๋”ฐ๋ฅด๋ฉด ์ง€๋‚œ 7์›” ์ดˆ ์ดํ›„ ์ด๋‹ฌ 13์ผ ์‚ฌ์ด์— ๋‹ฌ๋Ÿฌํ™” ๋Œ€๋น„ ์›ํ™” ๋ณ€๋™ํญ์€ 6.8%์— ๋‹ฌํ–ˆ๋‹ค. ์ด๋Š” ํƒœ๊ตญ ๋ฐ”ํŠธ(4.3%), ์‹ฑ๊ฐ€ํฌ๋ฅด๋‹ฌ๋Ÿฌ(3.9%), ์ธ๋„๋„ค์‹œ์•„ ๋ฃจํ”ผ์•„(3.4%), ์ค‘๊ตญ ์œ„์•ˆ(3.0%), ์ธ๋„ ๋ฃจํ”ผ(1.8%) ๋“ฑ ๋‹ค๋ฅธ ์•„์‹œ์•„๊ถŒ ์‹ ํฅ๊ตญ ํ†ตํ™”๋ณด๋‹ค ๋” ํฐ ๋ณ€๋™ํญ์ด๋‹ค. ํŠนํžˆ ์ค‘๊ตญ์˜ ์œ„์•ˆํ™” ์ ˆํ•˜ ๋ฐœํ‘œ ์งํ›„ ์›ํ™”๋Š” ๊ทน์‹ฌํ•œ ๋ณ€๋™์„ฑ์„ ๋ณด์˜€๋‹ค. ์†์ •์„  ์™ธํ™˜์€ํ–‰ ์—ฐ๊ตฌ์›์€ โ€œํ•œ๊ตญ ์ฃผ์‹์‹œ์žฅ์— ํˆฌ์žํ•œ ์™ธ๊ตญ์ธ๋“ค์˜ ์ž๊ธˆ์ดํƒˆ์ด ์›ํ™”์— ๋ณ€๋™ํญ์„ ํ‚ค์šด ์ฃผ ์š”์ธโ€์ด๋ผ๋ฉฐ โ€œ์›ยท๋‹ฌ๋Ÿฌ ํ™˜์œจ์˜ ์ถ”๊ฐ€ ์ƒ์Šน ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ์™ธ๊ตญ์ธ ํˆฌ์ž์ž์˜ ํ™˜์ฐจ์†์„ ๋”์šฑ ํ™•๋Œ€ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ์šฐ๋ ค๊ฐ€ ๊ตญ๋‚ด ์ฆ์‹œ์—์„œ ์ž๊ธˆ ์œ ์ถœ ์š”์ธ์ด ๋œ ์ ์€ ํ–ฅํ›„ ์›ํ™” ๊ฐ€์น˜ ํ•˜๋ฝ์„ ๊ฐ€์†์‹œํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹คโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค.์œ„์•ˆํ™” ์ ˆํ•˜ ์‚ฌํƒœ ์ดํ›„ ์›ํ™” ๊ฐ€์น˜์˜ ๋ณ€๋™์„ฑ์ด ํ•œ์ธต ์ปค์ง€๋ฉด์„œ ์™ธํ™˜๋‹น๊ตญ์€ ๊ด‘๋ณต์ ˆ ์—ฐํœด ๊ธฐ๊ฐ„์—๋„ 24์‹œ๊ฐ„ ์ ๊ฒ€์ฒด์ œ๋ฅผ ์œ ์ง€ํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ํ•œ์€์€ ์—ฐํœด ๋‹ค์Œ๋‚ ์ธ 17์ผ ์˜ค์ „ ๋Œ€์ฑ…๋ฐ˜ ํšŒ์˜๋ฅผ ๋‹ค์‹œ ์—ฐ๋‹ค.'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
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    '๊น€ํƒœํ˜„์ด ๋ฐ˜๋ฐ•ํ•œ ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์ด๋ฆ„์€?',
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        'ํŠนํžˆ ๋ณ€๊ณ„๋Ÿ‰์€ ์กฐ์„ ์‹œ๋Œ€ ๋Œ€์ œํ•™์„ 20๋…„ ์ง€๋‚ธ ๋‹น๋Œ€ ์ตœ๊ณ ์˜ ํ•™๋ฌธ ๊ถŒ์œ„์ž๋‹ค. ๊ถŒ๋ ฅ์ด๋‚˜ ์ด๊ถŒํ•˜๊ณ ๋Š” ๋ฌด๊ด€ํ•œ ํ•™๋ฌธ์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ์ตœ๊ณ  ์ง์ฑ… ๋Œ€์ œํ•™์€ ๋ช…์˜ˆ๋ฅผ ์ค‘์š”์‹œํ•˜๋Š” ์‚ฌ๋Œ€๋ถ€๋“ค์˜ ์„ ๋ง์˜ ๋Œ€์ƒ์œผ๋กœ โ€œ์ •์Šน 10๋ช…์ด ๋Œ€์ œํ•™ ํ•œ ๋ช…๋งŒ ๋ชปํ•˜๋‹คโ€๋ผ๋Š” ๋ง์„ ๋‚จ๊ฒผ๋‹ค. ๋Œ€์ œํ•™์€ โ€˜ํ•™๋ฌธ์„ ์ €์šธ์งˆํ•˜์—ฌ ์˜ฌ๋ฐ”๋ฅด๊ฒŒ ํ‰๊ฐ€ํ•œ๋‹คโ€™๊ณ  ํ–ˆ์œผ๋ฉฐ ํ•™๋ฌธ๊ณผ ๊ด€๋ จ๋˜๋Š” ๋ชจ๋“  ๊ด€์ง์„ ๊ฑฐ์นœ ๋Œ€๊ณผ ๊ธ‰์ œ์ž๋งŒ ์˜ค๋ฅผ ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ๋‹ค. ํ’ˆ๊ณ„๋Š” ์ •2ํ’ˆ์œผ๋กœ ํŒ์„œ์™€ ๋™๊ธ‰์ด์ง€๋งŒ ์ •์Šน์ด๋‚˜ ํŒ์„œ๋ณด๋‹ค ๋†’๊ฒŒ ๋Œ€์šฐ ๋ฐ›์•˜๋‹ค. ๋Œ€์ œํ•™์€ ์˜ค๋Š˜๋‚  ๊ด€์ง์ƒ์œผ๋กœ ๊ต์œก๋ถ€ ์žฅ๊ด€์— ํ•ด๋‹น๋˜๋‚˜, ๊ณต์ ์œผ๋กœ ์ฒ ์ €ํžˆ ๊ฒ€์ฆ๋œ ๋Œ€๊ณผ๊ธ‰์ œ์ž์— ํ•œํ•ด์„œ ์ •์น˜์  ๊ฒฝ๋ฅœ์„ ๊ฐ–์ถ”๊ณ  ํ•™๋ฌธ์ ์œผ๋กœ๋Š” ๋‹น๋Œ€์— ์ตœ๊ณ ์˜ ์„ฑ๋ฆฌํ•™์ž๋กœ ๊ณต์ธ๋œ ์ธ๋ฌผ๋งŒ์ด ์ž„๋ช…๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ ์—์„œ ์ตœ๊ณ ์˜ ๋ช…์˜ˆ๋กœ์šด ๊ด€์ง์ด์—ˆ๋‹ค. ๊ด€์ง์ƒ์œผ๋กœ๋Š” ์ผ์ธ์ง€ํ•˜๋งŒ์ธ์ง€์ƒ(ไธ€ไบบไน‹ไธ‹่ฌไบบไน‹ไธŠ)์˜ ์˜์˜์ •, ์ขŒ์˜์ •, ์šฐ์˜์ •์„ ์ง€๋‚ธ ์ธ๋ฌผ ๊ฐ€์šด๋ฐ์—์„œ๋„ ๋Œ€์ œํ•™์„ ์ง€๋‚ธ ์ธ๋ฌผ์ด ์†Œ์ˆ˜๋ผ๋Š” ๊ฒƒ์€ ์ •์น˜์  ๋˜๋Š” ๊ด€๋ฃŒ์  ์„ฑ๊ฒฉ์ด ์šฐ์„ ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ์„ฑ๋ฆฌํ•™์˜ ํ•™๋ฌธ์„ฑ์„ ์šฐ์„ ํ–ˆ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ๋Œ€์ œํ•™๊ณผ ์šฐ์˜์ •, ์ขŒ์˜์ •, ์˜์˜์ •์„ ์ง€๋‚ธ ์ธ๋ฌผ์˜ ๊ฐ€๋ฌธ์€ ๋ช…๋ฌธ ๊ฐ€๋ฌธ ์ค‘์— ๋ช…๋ฌธ ๊ฐ€๋ฌธ์œผ๋กœ ์กด์ค‘ํ–ˆ๋‹ค.\n\n๋ณ€๊ณ„๋Ÿ‰์˜ ํ•™๋ฌธ์€ ๋ช…๋‚˜๋ผ์™€ ์‚ฌ๋Œ€์™ธ๊ต ํ•˜๋Š”๋ฐ, ์œ ๊ต์‚ฌํšŒ๋ฅผ ๊ฑด์„คํ•˜๊ณ  ์กฐ์„ ์˜ ์ด๋…์„ ์ „ํŒŒํ•˜๋Š”๋ฐ ์“ฐ์˜€๋‹ค. ์„ธ์ข…์€ ์ง‘ํ˜„์ „ ํ•™์‚ฌ ์ค‘์—์„œ โ€œ์•ž์œผ๋กœ๋Š” ๋ณธ์ „(์‚ฌ๋ฌด์‹ค)์— ์ถœ๊ทผํ•˜์ง€ ๋ง๊ณ  ์˜ค๋กœ์ง€ ์ง‘์—์„œ ๊ธ€์„ ์ฝ์–ด๋ผโ€๊ณ  ๋ช…ํ•œ๋‹ค. ํ•œ ๊ฐ€์ง€ ์กฐ๊ฑด์€, ์„ธ ์‚ฌ๋žŒ์ด ๊ธ€์„ ์ฝ๋Š” ๊ทœ๋ฒ”์€ ๋ณ€๊ณ„๋Ÿ‰์˜ ์ง€๋„๋ฅผ ๋ฐ›์•„์•ผ ํ•œ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด์—ˆ๋‹ค.',
        '์ž˜๋‚˜๊ฐ€๋˜ ํ”„๋ผ๋‹ค์˜ ๊ธฐ์„ธ๊ฐ€ ํ•œํ’€ ๊บพ์˜€๋‹ค. ํ”„๋ผ๋‹ค๋Š” ์ง€๋‚œ 2~4์›”๊นŒ์ง€ 2014๋…„๋„ 1๋ถ„๊ธฐ ์ˆœ์ต์ด ์ง€๋‚œํ•ด ๊ฐ™์€ ๊ธฐ๊ฐ„๋ณด๋‹ค 24% ๊ธ‰๊ฐํ•œ 1์–ต530๋งŒ์œ ๋กœ(์•ฝ 1474์–ต์›)์— ๊ทธ์ณค๋‹ค๊ณ  5์ผ(ํ˜„์ง€์‹œ๊ฐ„) ๋ฐœํ‘œํ–ˆ๋‹ค.๋งค์ถœ๋„ 0.6% ์ค„์–ด๋“  10์–ต6000๋งŒ๋‹ฌ๋Ÿฌ(์•ฝ 1์กฐ8000์–ต์›)์— ๊ทธ์ณค๋‹ค. 2010๋…„ ์ดํ›„ ๋ถ„๊ธฐ ๋งค์ถœ์ด ์ฒ˜์Œ ์ค„์–ด๋“  ๊ฐ€์žฅ ํฐ ์ด์œ ๋Š” ์ง€๋‚œํ•ด 29%๋‚˜ ์ฆ๊ฐ€ํ–ˆ๋˜ ๊ฐ€์ฃฝ์ œํ’ˆ ํŒ๋งค๊ฐ€ 1๋ถ„๊ธฐ์— 3% ์ค„์–ด๋“  ํƒ“์ด๋‹ค. ํ”„๋ผ๋‹ค๋Š” ๊ฐ€์ฃฝ์ œํ’ˆ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ๋ช…ํ’ˆ์—…์ฒด ๊ฐ„ ๊ฒฝ์Ÿ์ด ์‹ฌํ™”๋˜๋ฉด์„œ ํŒ๋งค๋Ÿ‰์ด ์ค„์–ด๋“ค์—ˆ๋‹ค๊ณ  ์„ค๋ช…ํ–ˆ๋‹ค. ๋ฃจ์ด๋น„ํ†ต ๋“ฑ์ด ๋ธŒ๋žœ๋“œ ๋กœ๊ณ ๊ฐ€ ํฌ๊ฒŒ ์ƒˆ๊ฒจ์ง„ ์บ”๋ฒ„์Šค๋ฐฑ ์ œํ’ˆ์— ์ง‘์ค‘ํ–ˆ๋‹ค๊ฐ€ ์–ด๋ ค์›€์„ ๊ฒช๋Š” ์‚ฌ์ด ํ”„๋ผ๋‹ค๋Š” ๋กœ๊ณ ๋ฅผ ์ž‘๊ฒŒ ์“ด ๊ฐ€์ฃฝ๊ฐ€๋ฐฉ์„ ํŒ๋งคํ•ด ์„ฑ์žฅํ–ˆ์ง€๋งŒ ์ตœ๊ทผ ๋“ค์–ด ์‹œ์žฅ ์ƒํ™ฉ์ด ๋‹ฌ๋ผ์ง„ ๊ฒƒ. ๋ฃจ์นด ์†”์นด BNPํŒŒ๋ฆฌ๋ฐ” ๋ช…ํ’ˆ๋‹ด๋‹น ์• ๋„๋ฆฌ์ŠคํŠธ๋Š” โ€œํ”„๋ผ๋‹ค ๋ธŒ๋žœ๋“œ๋Š” ๋” ์ด์ƒ ๋ช…ํ’ˆ ์‹œ์žฅ์˜ ์ค‘์‹ฌ์ด ์•„๋‹ˆ๋‹คโ€๋ฉฐ โ€œ๊ฐ€๊ฒฉ์„ ์˜ฌ๋ ค ๊ณ ๊ธ‰ ์ œํ’ˆ์œผ๋กœ ๋ณด์ด๋Š” ๊ฒƒ ์™ธ์— ์ƒˆ๋กœ์šด ๋งค๋ ฅ์„ ์†Œ๋น„์ž์—๊ฒŒ ๋ณด์—ฌ์ค˜์•ผ ์œ„๊ธฐ๋ฅผ ํƒ€๊ฐœํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„ ๊ฒƒโ€์ด๋ผ๊ณ  ์ง€์ ํ–ˆ๋‹ค. ๋„๋งค ๋ถ€๋ฌธ ํŒ๋งค ๊ฐ์†Œ์™€ ์œ ๋กœํ™” ๊ฐ•์„ธ ๋“ฑ ํ™˜์œจ ๋ณ€๋™์„ฑ์ด ์‹ฌํ•ด์ง„ ๊ฒƒ๋„ ๋งค์ถœ์— ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์ณค๋‹ค. ํ”„๋ผ๋‹ค๋Š” ๊ฐ€๊ฒฉ ํ†ต์ œ๊ฐ€ ์‰ฝ๊ณ  ๋ธŒ๋žœ๋“œ ์ด๋ฏธ์ง€ ์œ ์ง€์—๋„ ๋„์›€์ด ๋œ๋‹ค๊ณ  ํŒ๋‹จํ•ด ๋„๋งค๋ณด๋‹ค๋Š” ์ž์ฒด ์†Œ๋งค์ ์„ ํ†ตํ•œ ํŒ๋งค ์ „๋žต์„ ํŽด๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์˜ฌ ๋“ค์–ด ๋„๋งค ํŒ๋งค๊ฐ€ 25% ์ค„์–ด๋“œ๋Š” ๋™์•ˆ ์†Œ๋งค ๋ถ€๋ฌธ์€ 3% ์ฆ๊ฐ€ํ•˜๋Š” ๋ฐ ๊ทธ์ณค๋‹ค. ์•„์‹œ์•„ ์‹œ์žฅ์—์„œ์˜ ๋ถ€์ง„๋„ ํ•œ ์ด์œ ๋‹ค. ์›”์ŠคํŠธ๋ฆฌํŠธ์ €๋„์€ โ€œ์ค‘๊ตญ์ด ๋ถ€ํŒจ์ฒ™๊ฒฐ์— ๋‚˜์„œ๋ฉด์„œ ์‚ฌ์น˜ํ’ˆ ์†Œ๋น„์— ๋Œ€ํ•œ ๋‹จ์†์ด ์‹ฌํ•ด์ง„ ๊ฒƒ๋„ ํŒ๋งค์— ๋ถ€์ •์ ์ธ ์˜ํ–ฅ์„ ์คฌ๋‹คโ€๊ณ  ์„ค๋ช…ํ–ˆ๋‹ค.',
        '๋‹ค์Œ๋‹ฌ์—” ํ‰๋…„์— ๋น„ํ•ด ๋•Œ ์ด๋ฅธ ๋ฌด๋”์œ„๊ฐ€ ๊ธฐ์Šน์„ ๋ถ€๋ฆด ์ „๋ง์ด๋‹ค. 8์›”์—๋Š” ๋Œ€๊ธฐ๋ถˆ์•ˆ์ •๊ณผ ์ €๊ธฐ์••์˜ ์˜ํ–ฅ์œผ๋กœ ๋งŽ์€ ๋น„๊ฐ€ ๋‚ด๋ฆฌ๊ฒ ๋‹ค.๊ธฐ์ƒ์ฒญ์€ 22์ผ โ€˜3๊ฐœ์›” ๋‚ ์”จ ์ „๋งโ€™์—์„œ ๋‹ค์Œ๋‹ฌ์—” ์ด๋™์„ฑ ๊ณ ๊ธฐ์••๊ณผ ์ƒ์ธต ํ•œ๊ธฐ์˜ ์˜ํ–ฅ์œผ๋กœ ๊ธฐ์˜จ ๋ณ€ํ™”๊ฐ€ ํฌ๊ฒ ๊ณ  ๊ธฐ์˜จ์€ ๋Œ€์ฒด๋กœ ํ‰๋…„๋ณด๋‹ค ๋†’์„ ๊ฒƒ์ด๋ผ๊ณ  ์˜ˆ๋ณดํ–ˆ๋‹ค. ์ €๊ธฐ์••์˜ ์˜ํ–ฅ์œผ๋กœ ๋‚จ๋ถ€์ง€๋ฐฉ์„ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ ๋‹ค์†Œ ๋งŽ์€ ๋น„๊ฐ€ ์˜ฌ ๋•Œ๊ฐ€ ์žˆ๊ฒ ๋‹ค.7์›”์€ ๋‚จ์ชฝ์„ ์ง€๋‚˜๋Š” ์ €๊ธฐ์••์˜ ์˜ํ–ฅ์„ ์ฃผ๊ธฐ์ ์œผ๋กœ ๋ฐ›์•„ ํ๋ฆฐ ๋‚ ์ด ๋งŽ๊ฒ ๊ณ  ๋‚จ๋ถ€์ง€๋ฐฉ์„ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ ๋งŽ์€ ๋น„๊ฐ€ ๋‚ด๋ฆด ์ „๋ง์ด๋‹ค. ์žฅ๋งˆ๊ฐ€ ๋๋‚˜๊ณ  ๋ณธ๊ฒฉ์ ์ธ ๋ฌด๋”์œ„๊ฐ€ ์ฐพ์•„์˜ค๋Š” 8์›”์—๋Š” ํ‰๋…„์— ๋น„ํ•ด โ€˜๋œ ๋ฅ๊ณ  ๋น„๊ฐ€ ๋งŽ์ด ๋‚ด๋ฆฌ๋Š”โ€™ ๋‚ ์”จ๊ฐ€ ์ด์–ด์ง€๊ฒ ๋‹ค. ๊ธฐ์ƒ์ฒญ์€ ์ƒ์ธต์˜ ์ฐฌ ๊ณต๊ธฐ๊ฐ€ ํ•˜์ธต์˜ ๋œจ๊ฑฐ์šด ๊ณต๊ธฐ์™€ ๋งŒ๋‚˜ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ๋Œ€๊ธฐ๋ถˆ์•ˆ์ • ๋ฐ ๋ฐœ๋‹ฌํ•œ ์ €๊ธฐ์••์˜ ์˜ํ–ฅ์œผ๋กœ ๋งŽ์€ ๋น„๊ฐ€ ์˜ฌ ๋•Œ๊ฐ€ ์žˆ๊ฒ ๋‹ค๊ณ  ๋‚ด๋‹ค๋ดค๋‹ค. ํ‰๊ท  ๊ธฐ์˜จ์€ ์ตœ๊ทผ 30๋…„๋ž˜ ํ‰๋…„(25.1๋„)๋ณด๋‹ค ๋น„์Šทํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๋‚ฎ๊ฒ ๊ณ , ๊ฐ•์šฐ๋Ÿ‰์€ ํ‰๋…„(274.9ใŽœ)๊ณผ ๋น„์Šทํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๋งŽ๊ฒ ๋‹ค.์˜ฌ์—ฌ๋ฆ„์—๋Š” ํ‰๋…„๋ณด๋‹ค ๊ฐ•ํ•œ ํƒœํ’์ด ๋งŽ์ด ๋ฐœ์ƒํ•  ๊ฒƒ์œผ๋กœ ์ „๋ง๋œ๋‹ค. ๊ธฐ์ƒ์ฒญ์€ ์—˜๋‹ˆ๋‡จ์™€ ์ ๋„์„œํ’์˜ ๊ฐ•ํ™”์— ๋”ฐ๋ผ ํƒœํ’์ด ํ‰๋…„์— ๋น„ํ•ด ๋‚จ๋™์ชฝ์—์„œ ๋ฐœ์ƒํ•˜๊ฒ ์œผ๋ฉฐ, ํƒœํ’์˜ ํ™œ๋™๊ธฐ๊ฐ„์ด ๊ธธ์–ด์งˆ ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๊ด€์ธกํ–ˆ๋‹ค.์ด๋ฒˆ ์ฃผ๋ง์— ์ด์–ด ์„๊ฐ€ํƒ„์‹ ์ผ์ธ 25์ผ์—๋„ ์ „๊ตญ์— ํ‰๋…„์— ๋น„ํ•ด ๋ฌด๋”์šด ๋‚ ์”จ๊ฐ€ ์ด์–ด์ง€๊ฒ ๋‹ค. ๊ธฐ์ƒ์ฒญ์€ 26์ผ ์„œ์šธ์˜ ๋‚ฎ ์ตœ๊ณ ๊ธฐ์˜จ์ด 30๋„๊นŒ์ง€ ์น˜์†Ÿ์•„ ์˜ฌ ๋“ค์–ด ๊ฐ€์žฅ ๋†’์€ ๊ธฐ์˜จ์„ ๊ธฐ๋กํ•  ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๋‚ด๋‹ค๋ดค๋‹ค.',
        '์ตœ๊ทผ ํ•œ ๋‹ฌ๊ฐ„ ์ฃผ์š”๊ตญ ํ†ตํ™” ๋Œ€๋น„ ์›ํ™”์˜ ๋ณ€๋™ํญ์ด ๊ฐ€์žฅ ์ปธ๋˜ ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๋‚˜ํƒ€๋‚ฌ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ์Šค ์œ„๊ธฐ์— ์ด์–ด ์ค‘๊ตญ์˜ ๊ธฐ์Šต์ ์ธ ์œ„์•ˆํ™” ์ ˆํ•˜ ๋“ฑ ๋Œ€์™ธ ๋ถˆ์•ˆ ์š”์ธ์ด ์ฆํญ๋œ ๊ฐ€์šด๋ฐ ์™ธ๊ตญ์ธ์˜ ํˆฌ์ž์ž๊ธˆ ์ดํƒˆ์ด ์›ํ™” ๊ฐ€์น˜ ๋ณ€๋™์„ ๋ถ€์ฑ„์งˆํ•œ ๊ฒƒ์ด๋ž€ ๋ถ„์„์ด๋‹ค.14์ผ ํ•œ๊ตญ์€ํ–‰ ๊ฒฝ์ œํ†ต๊ณ„์‹œ์Šคํ…œ(ECOS)์˜ ๋ฏธ๊ตญ ๋‹ฌ๋Ÿฌํ™” ๋Œ€๋น„ ์ฃผ์š”๊ตญ ํ†ตํ™” ํ™˜์œจ ๋ณ€ํ™” ์ถ”์ด ์ž๋ฃŒ์— ๋”ฐ๋ฅด๋ฉด ์ง€๋‚œ 7์›” ์ดˆ ์ดํ›„ ์ด๋‹ฌ 13์ผ ์‚ฌ์ด์— ๋‹ฌ๋Ÿฌํ™” ๋Œ€๋น„ ์›ํ™” ๋ณ€๋™ํญ์€ 6.8%์— ๋‹ฌํ–ˆ๋‹ค. ์ด๋Š” ํƒœ๊ตญ ๋ฐ”ํŠธ(4.3%), ์‹ฑ๊ฐ€ํฌ๋ฅด๋‹ฌ๋Ÿฌ(3.9%), ์ธ๋„๋„ค์‹œ์•„ ๋ฃจํ”ผ์•„(3.4%), ์ค‘๊ตญ ์œ„์•ˆ(3.0%), ์ธ๋„ ๋ฃจํ”ผ(1.8%) ๋“ฑ ๋‹ค๋ฅธ ์•„์‹œ์•„๊ถŒ ์‹ ํฅ๊ตญ ํ†ตํ™”๋ณด๋‹ค ๋” ํฐ ๋ณ€๋™ํญ์ด๋‹ค. ํŠนํžˆ ์ค‘๊ตญ์˜ ์œ„์•ˆํ™” ์ ˆํ•˜ ๋ฐœํ‘œ ์งํ›„ ์›ํ™”๋Š” ๊ทน์‹ฌํ•œ ๋ณ€๋™์„ฑ์„ ๋ณด์˜€๋‹ค. ์†์ •์„  ์™ธํ™˜์€ํ–‰ ์—ฐ๊ตฌ์›์€ โ€œํ•œ๊ตญ ์ฃผ์‹์‹œ์žฅ์— ํˆฌ์žํ•œ ์™ธ๊ตญ์ธ๋“ค์˜ ์ž๊ธˆ์ดํƒˆ์ด ์›ํ™”์— ๋ณ€๋™ํญ์„ ํ‚ค์šด ์ฃผ ์š”์ธโ€์ด๋ผ๋ฉฐ โ€œ์›ยท๋‹ฌ๋Ÿฌ ํ™˜์œจ์˜ ์ถ”๊ฐ€ ์ƒ์Šน ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ์™ธ๊ตญ์ธ ํˆฌ์ž์ž์˜ ํ™˜์ฐจ์†์„ ๋”์šฑ ํ™•๋Œ€ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ์šฐ๋ ค๊ฐ€ ๊ตญ๋‚ด ์ฆ์‹œ์—์„œ ์ž๊ธˆ ์œ ์ถœ ์š”์ธ์ด ๋œ ์ ์€ ํ–ฅํ›„ ์›ํ™” ๊ฐ€์น˜ ํ•˜๋ฝ์„ ๊ฐ€์†์‹œํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹คโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค.์œ„์•ˆํ™” ์ ˆํ•˜ ์‚ฌํƒœ ์ดํ›„ ์›ํ™” ๊ฐ€์น˜์˜ ๋ณ€๋™์„ฑ์ด ํ•œ์ธต ์ปค์ง€๋ฉด์„œ ์™ธํ™˜๋‹น๊ตญ์€ ๊ด‘๋ณต์ ˆ ์—ฐํœด ๊ธฐ๊ฐ„์—๋„ 24์‹œ๊ฐ„ ์ ๊ฒ€์ฒด์ œ๋ฅผ ์œ ์ง€ํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ํ•œ์€์€ ์—ฐํœด ๋‹ค์Œ๋‚ ์ธ 17์ผ ์˜ค์ „ ๋Œ€์ฑ…๋ฐ˜ ํšŒ์˜๋ฅผ ๋‹ค์‹œ ์—ฐ๋‹ค.',
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Evaluation

Metrics

Cross Encoder Correlation

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Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

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    details
    • min: 12 characters
    • mean: 28.66 characters
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    • min: 505 characters
    • mean: 1001.86 characters
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    sentence_0 sentence_1 label
    ๊น€ํƒœํ˜„์ด ๋ฐ˜๋ฐ•ํ•œ ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์ด๋ฆ„์€? ํœด์ผ๊ทผ๋กœ๋ฅผ ์—ฐ์žฅ๊ทผ๋กœ์— ํฌํ•จํ•˜๊ณ  ์ฃผ๋‹น ์ตœ์žฅ ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„์„ ํ˜„ํ–‰ 68์‹œ๊ฐ„(๋ฒ•์ •๊ทผ๋กœ 40+์—ฐ์žฅ๊ทผ๋กœ 12+ํœด์ผ๊ทผ๋กœ 16)์—์„œ 52์‹œ๊ฐ„(๋ฒ•์ •๊ทผ๋กœ 40+์—ฐ์žฅ๊ทผ๋กœ 12)์œผ๋กœ ๋‹จ์ถ•ํ•˜๋Š” ๋‚ด์šฉ์˜ โ€˜๊ทผ๋กœ๊ธฐ์ค€๋ฒ• ๊ฐœ์ •์•ˆ ์ดˆ์•ˆโ€™์ด ๋‚˜์™”๋‹ค. ๊ตญํšŒ ํ™˜๊ฒฝ๋…ธ๋™์œ„์›ํšŒ ๋…ธ์‚ฌ์ •์†Œ์œ„๋Š” 9์ผ ๊ณต์ฒญํšŒ๋ฅผ ์—ด๊ณ  ์—ด๋ค ๊ณต๋ฐฉ์„ ๋ฒŒ์˜€๋‹ค. ์ด์ฒ ์ˆ˜ ์„œ์šธ๋Œ€ ๋ฒ•ํ•™์ „๋ฌธ๋Œ€ํ•™์› ๊ต์ˆ˜(์†Œ์œ„ ์ง€์›๋‹จ ์œ„์›)๋Š” ๋ฐœ์ œ์—์„œ โ€œ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„์˜ ๊ธฐ์ค€์ด ๋˜๋Š” 1์ฃผ์˜ ๋‹จ์œ„๋Š” 7์ผ์ด๊ณ , 40+12 ์ œ๋„๋ฅผ ์œ ์ง€ํ•จ์œผ๋กœ์จ ์ฃผ 40์‹œ๊ฐ„์ œ ์›์น™์„ ์žฌํ™•์ธํ•˜๋Š” ๋‚ด์šฉโ€์ด๋ผ๊ณ  ์„ค๋ช…ํ–ˆ๋‹ค. 1์•ˆ๊ณผ 2์•ˆ์œผ๋กœ ๊ตฌ๋ถ„ํ•œ ์ดˆ์•ˆ์˜ ํ•ต์‹ฌ ๋‚ด์šฉ์€ ํœด์ผ๊ทผ๋กœ๋ฅผ ์—ฐ์žฅ๊ทผ๋กœ์— ํฌํ•จํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ 1์•ˆ์€ ์—ฐ์žฅ๊ทผ๋กœ์˜ ์ œํ•œ์— ๋Œ€ํ•œ ์˜ˆ์™ธ ๊ทœ์ •์„ ๋‘๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๋ฒ•์ • ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„ ์™ธ์— 1์ฃผ๋‹น 8์‹œ๊ฐ„์„ ์ถ”๊ฐ€๋กœ ์ผํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก โ€˜ํŠน๋ณ„๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„โ€™ ์กฐํ•ญ์„ ๋’€๋‹ค. 2์•ˆ์€ ์—ฐ์žฅยทํœด์ผยท์•ผ๊ฐ„ ๊ฐ€์‚ฐ์ž„๊ธˆ ์ค‘๋ณตํ• ์ฆ์„ ๋ฒ•์— ๋ช…์‹œํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค๊ณ  ๊ถŒ๊ณ ํ–ˆ๋‹ค. ์ด์™€ ํ•จ๊ป˜ ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„์„ ์œ„๋ฐ˜ํ•œ ์‚ฌ์—…์ฃผ์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋Š” ์œ„๋ฒ• ์‚ฌํ•ญ์„ ๋ฉด์ œํ•ด์ฃผ๋Š” ์ด๋ฅธ๋ฐ” โ€˜๋ฉด๋ฒŒ ์กฐํ•ญโ€™์„ ๋’€๋‹ค. ํ† ๋ก ์—์„œ๋Š” ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„ ๋‹จ์ถ•์ด๋ผ๋Š” ํฐ ํ‹€์—๋Š” ๋Œ€์ฒด๋กœ ๊ณต๊ฐํ–ˆ์ง€๋งŒ, ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๋ฐฉ์•ˆ์„ ๋†“๊ณ  ๋…ธยท์‚ฌยท์ • ๊ฐ„ ์ž…์žฅ์ด ๊ทน๋ช…ํ•˜๊ฒŒ ๊ฐˆ๋ ธ๋‹ค. ์ด์™„์˜ ์ƒˆ๋ˆ„๋ฆฌ๋‹น ์˜์›์€ โ€œ๋…ธ๋™๊ณ„์—์„œ๋Š” ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„์ด ๋‹จ์ถ•๋˜๋”๋ผ๊ณ  ์ž„๊ธˆ์€ ๋ณด์ „ํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค๊ณ  ์ฃผ์žฅํ•˜๋Š”๋ฐ ๋Œ€์•ˆ์ด ์žˆ๋Š”์ง€ ๊ถ๊ธˆํ•˜๋‹คโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค. ์ด์— ๋Œ€ํ•ด ๊น€ํƒœํ˜„ ๋ฏผ์ฃผ๋…ธ์ด ์ •์ฑ…์—ฐ๊ตฌ์›์žฅ์€ โ€œ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„์ด ์กฐ๊ธˆ์”ฉ ์ค„์–ด๋“œ๋Š” ๋™์•ˆ ์ž„๊ธˆ์ด ๋ณด์ „๋œ ๊ฒƒ์€ ๊ฒฝ์˜์ž๊ฐ€ ์•„๋‹Œ ๊ทผ๋กœ์ž๋“ค์˜ ์ƒ์‚ฐ์„ฑ ํ–ฅ์ƒ์ด ์žˆ์—ˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธโ€์ด๋ผ๊ณ  ๋ฐ˜๋ฐ•ํ–ˆ๋‹ค.์€์ˆ˜๋ฏธ ์ƒˆ์ •์น˜๋ฏผ์ฃผ์—ฐํ•ฉ ์˜์›์€ โ€œ๊ทผ๋กœ์‹œ๊ฐ„ ๋‹จ์ถ•์„ 2๋…„๊ฐ„ ์œ ์˜ˆํ•˜๊ณ  6๋…„๊ฐ„ ๋‹จ๊ณ„์ ์œผ๋กœ ์ •์ฐฉ์‹œํ‚ค๊ฒ ๋‹ค๋Š” ์ •๋ถ€์•ˆ์€ ํ•œ๊ตญ ๋…ธ๋™์‚ฌ์˜ ์‚ฌ๋ณ€์ด ๋  ๊ฒƒโ€์ด๋ผ๊ณ  ์ฃผ์žฅํ–ˆ๋‹ค. ๊ฐ•๋™ํ•œ ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…์ค‘์•™ํšŒ ๋…ธ๋™์ธ๋ ฅ๋ถ„๊ณผ์œ„์›์žฅ์€ โ€œ์ธ๋ ฅ๋‚œ์— ์‹œ๋‹ฌ๋ฆฌ๋Š” ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…๋“ค์„ ์ฃฝ์ด๋ ค๋ฉด ์ด ๋ฒ•์„ ํ†ต๊ณผ์‹œํ‚ค๋ผโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค. 1
    ๋ณด์‚ด์ƒ์˜ ์ตœ์ƒ๋‹จ์—๋Š” ๋ฌด์—‡์ด ๊ทธ๋ ค์ ธ์žˆ๋Š”๊ฐ€? ํŠนํžˆ ๋ณ€๊ณ„๋Ÿ‰์€ ์กฐ์„ ์‹œ๋Œ€ ๋Œ€์ œํ•™์„ 20๋…„ ์ง€๋‚ธ ๋‹น๋Œ€ ์ตœ๊ณ ์˜ ํ•™๋ฌธ ๊ถŒ์œ„์ž๋‹ค. ๊ถŒ๋ ฅ์ด๋‚˜ ์ด๊ถŒํ•˜๊ณ ๋Š” ๋ฌด๊ด€ํ•œ ํ•™๋ฌธ์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ์ตœ๊ณ  ์ง์ฑ… ๋Œ€์ œํ•™์€ ๋ช…์˜ˆ๋ฅผ ์ค‘์š”์‹œํ•˜๋Š” ์‚ฌ๋Œ€๋ถ€๋“ค์˜ ์„ ๋ง์˜ ๋Œ€์ƒ์œผ๋กœ โ€œ์ •์Šน 10๋ช…์ด ๋Œ€์ œํ•™ ํ•œ ๋ช…๋งŒ ๋ชปํ•˜๋‹คโ€๋ผ๋Š” ๋ง์„ ๋‚จ๊ฒผ๋‹ค. ๋Œ€์ œํ•™์€ โ€˜ํ•™๋ฌธ์„ ์ €์šธ์งˆํ•˜์—ฌ ์˜ฌ๋ฐ”๋ฅด๊ฒŒ ํ‰๊ฐ€ํ•œ๋‹คโ€™๊ณ  ํ–ˆ์œผ๋ฉฐ ํ•™๋ฌธ๊ณผ ๊ด€๋ จ๋˜๋Š” ๋ชจ๋“  ๊ด€์ง์„ ๊ฑฐ์นœ ๋Œ€๊ณผ ๊ธ‰์ œ์ž๋งŒ ์˜ค๋ฅผ ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ๋‹ค. ํ’ˆ๊ณ„๋Š” ์ •2ํ’ˆ์œผ๋กœ ํŒ์„œ์™€ ๋™๊ธ‰์ด์ง€๋งŒ ์ •์Šน์ด๋‚˜ ํŒ์„œ๋ณด๋‹ค ๋†’๊ฒŒ ๋Œ€์šฐ ๋ฐ›์•˜๋‹ค. ๋Œ€์ œํ•™์€ ์˜ค๋Š˜๋‚  ๊ด€์ง์ƒ์œผ๋กœ ๊ต์œก๋ถ€ ์žฅ๊ด€์— ํ•ด๋‹น๋˜๋‚˜, ๊ณต์ ์œผ๋กœ ์ฒ ์ €ํžˆ ๊ฒ€์ฆ๋œ ๋Œ€๊ณผ๊ธ‰์ œ์ž์— ํ•œํ•ด์„œ ์ •์น˜์  ๊ฒฝ๋ฅœ์„ ๊ฐ–์ถ”๊ณ  ํ•™๋ฌธ์ ์œผ๋กœ๋Š” ๋‹น๋Œ€์— ์ตœ๊ณ ์˜ ์„ฑ๋ฆฌํ•™์ž๋กœ ๊ณต์ธ๋œ ์ธ๋ฌผ๋งŒ์ด ์ž„๋ช…๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ ์—์„œ ์ตœ๊ณ ์˜ ๋ช…์˜ˆ๋กœ์šด ๊ด€์ง์ด์—ˆ๋‹ค. ๊ด€์ง์ƒ์œผ๋กœ๋Š” ์ผ์ธ์ง€ํ•˜๋งŒ์ธ์ง€์ƒ(ไธ€ไบบไน‹ไธ‹่ฌไบบไน‹ไธŠ)์˜ ์˜์˜์ •, ์ขŒ์˜์ •, ์šฐ์˜์ •์„ ์ง€๋‚ธ ์ธ๋ฌผ ๊ฐ€์šด๋ฐ์—์„œ๋„ ๋Œ€์ œํ•™์„ ์ง€๋‚ธ ์ธ๋ฌผ์ด ์†Œ์ˆ˜๋ผ๋Š” ๊ฒƒ์€ ์ •์น˜์  ๋˜๋Š” ๊ด€๋ฃŒ์  ์„ฑ๊ฒฉ์ด ์šฐ์„ ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ์„ฑ๋ฆฌํ•™์˜ ํ•™๋ฌธ์„ฑ์„ ์šฐ์„ ํ–ˆ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ๋Œ€์ œํ•™๊ณผ ์šฐ์˜์ •, ์ขŒ์˜์ •, ์˜์˜์ •์„ ์ง€๋‚ธ ์ธ๋ฌผ์˜ ๊ฐ€๋ฌธ์€ ๋ช…๋ฌธ ๊ฐ€๋ฌธ ์ค‘์— ๋ช…๋ฌธ ๊ฐ€๋ฌธ์œผ๋กœ ์กด์ค‘ํ–ˆ๋‹ค.

    ๋ณ€๊ณ„๋Ÿ‰์˜ ํ•™๋ฌธ์€ ๋ช…๋‚˜๋ผ์™€ ์‚ฌ๋Œ€์™ธ๊ต ํ•˜๋Š”๋ฐ, ์œ ๊ต์‚ฌํšŒ๋ฅผ ๊ฑด์„คํ•˜๊ณ  ์กฐ์„ ์˜ ์ด๋…์„ ์ „ํŒŒํ•˜๋Š”๋ฐ ์“ฐ์˜€๋‹ค. ์„ธ์ข…์€ ์ง‘ํ˜„์ „ ํ•™์‚ฌ ์ค‘์—์„œ โ€œ์•ž์œผ๋กœ๋Š” ๋ณธ์ „(์‚ฌ๋ฌด์‹ค)์— ์ถœ๊ทผํ•˜์ง€ ๋ง๊ณ  ์˜ค๋กœ์ง€ ์ง‘์—์„œ ๊ธ€์„ ์ฝ์–ด๋ผโ€๊ณ  ๋ช…ํ•œ๋‹ค. ํ•œ ๊ฐ€์ง€ ์กฐ๊ฑด์€, ์„ธ ์‚ฌ๋žŒ์ด ๊ธ€์„ ์ฝ๋Š” ๊ทœ๋ฒ”์€ ๋ณ€๊ณ„๋Ÿ‰์˜ ์ง€๋„๋ฅผ ๋ฐ›์•„์•ผ ํ•œ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด์—ˆ๋‹ค.
    0
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  • Loss: BinaryCrossEntropyLoss with these parameters:
    {
        "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
        "pos_weight": null
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • per_device_train_batch_size: 16
  • per_device_eval_batch_size: 16
  • num_train_epochs: 1

All Hyperparameters

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  • overwrite_output_dir: False
  • do_predict: False
  • eval_strategy: no
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 16
  • per_device_eval_batch_size: 16
  • per_gpu_train_batch_size: None
  • per_gpu_eval_batch_size: None
  • gradient_accumulation_steps: 1
  • eval_accumulation_steps: None
  • torch_empty_cache_steps: None
  • learning_rate: 5e-05
  • weight_decay: 0.0
  • adam_beta1: 0.9
  • adam_beta2: 0.999
  • adam_epsilon: 1e-08
  • max_grad_norm: 1
  • num_train_epochs: 1
  • max_steps: -1
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_kwargs: {}
  • warmup_ratio: 0.0
  • warmup_steps: 0
  • log_level: passive
  • log_level_replica: warning
  • log_on_each_node: True
  • logging_nan_inf_filter: True
  • save_safetensors: True
  • save_on_each_node: False
  • save_only_model: False
  • restore_callback_states_from_checkpoint: False
  • no_cuda: False
  • use_cpu: False
  • use_mps_device: False
  • seed: 42
  • data_seed: None
  • jit_mode_eval: False
  • bf16: False
  • fp16: False
  • fp16_opt_level: O1
  • half_precision_backend: auto
  • bf16_full_eval: False
  • fp16_full_eval: False
  • tf32: None
  • local_rank: 0
  • ddp_backend: None
  • tpu_num_cores: None
  • tpu_metrics_debug: False
  • debug: []
  • dataloader_drop_last: False
  • dataloader_num_workers: 0
  • dataloader_prefetch_factor: None
  • past_index: -1
  • disable_tqdm: False
  • remove_unused_columns: True
  • label_names: None
  • load_best_model_at_end: False
  • ignore_data_skip: False
  • fsdp: []
  • fsdp_min_num_params: 0
  • fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
  • fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
  • accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
  • parallelism_config: None
  • deepspeed: None
  • label_smoothing_factor: 0.0
  • optim: adamw_torch_fused
  • optim_args: None
  • adafactor: False
  • group_by_length: False
  • length_column_name: length
  • project: huggingface
  • trackio_space_id: trackio
  • ddp_find_unused_parameters: None
  • ddp_bucket_cap_mb: None
  • ddp_broadcast_buffers: False
  • dataloader_pin_memory: True
  • dataloader_persistent_workers: False
  • skip_memory_metrics: True
  • use_legacy_prediction_loop: False
  • push_to_hub: False
  • resume_from_checkpoint: None
  • hub_model_id: None
  • hub_strategy: every_save
  • hub_private_repo: None
  • hub_always_push: False
  • hub_revision: None
  • gradient_checkpointing: False
  • gradient_checkpointing_kwargs: None
  • include_inputs_for_metrics: False
  • include_for_metrics: []
  • eval_do_concat_batches: True
  • fp16_backend: auto
  • push_to_hub_model_id: None
  • push_to_hub_organization: None
  • mp_parameters:
  • auto_find_batch_size: False
  • full_determinism: False
  • torchdynamo: None
  • ray_scope: last
  • ddp_timeout: 1800
  • torch_compile: False
  • torch_compile_backend: None
  • torch_compile_mode: None
  • include_tokens_per_second: False
  • include_num_input_tokens_seen: no
  • neftune_noise_alpha: None
  • optim_target_modules: None
  • batch_eval_metrics: False
  • eval_on_start: False
  • use_liger_kernel: False
  • liger_kernel_config: None
  • eval_use_gather_object: False
  • average_tokens_across_devices: True
  • prompts: None
  • batch_sampler: batch_sampler
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional
  • router_mapping: {}
  • learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch Step Training Loss spearman
-1 -1 - 0.0902
0.2278 500 0.2132 -
0.4556 1000 0.0743 -
0.6834 1500 0.0618 -
0.9112 2000 0.0586 -
-1 -1 - 0.8654

Framework Versions

  • Python: 3.12.12
  • Sentence Transformers: 5.1.1
  • Transformers: 4.57.0
  • PyTorch: 2.8.0+cu126
  • Accelerate: 1.10.1
  • Datasets: 4.0.0
  • Tokenizers: 0.22.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
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Safetensors
Model size
68.1M params
Tensor type
F32
ยท
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. ๐Ÿ™‹ Ask for provider support

Model tree for Ttonio/klue-roberta-small-cross-encoder

Base model

klue/roberta-small
Finetuned
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