---
# System prepended metadata

title: 10.18일 피어세션
tags: [peer-session]

---

# 10.18일 피어세션

[![hackmd-github-sync-badge](https://hackmd.io/bIinvMyyS_6ik-mDWUa5WA/badge)](https://hackmd.io/bIinvMyyS_6ik-mDWUa5WA)

###### tags: `peer-session`


## 논문 발표
### 송민재
- Retriever 검증 
    - 현재 topk를 사용할 경우 k개의 문서가 전부 합쳐짐
    - accuracy를 비교해주는 ipynb를 만듬  
- Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering
    https://www.notion.so/211018-retriever-4d1e7ab0be564d2993df54a081da1442

### 나요한
- sparse vs dense representation
    - sparse와 dense가 무엇이 다른가?!

### 백재형
- RAG
개인 블로그에 자료 올릴 예정

Encoder와 Generator는 동시에 학습되고 Document는 이미 학습되어서 나온다.

DPR retrieval을 직접 구현해야함
SKT의 KoBART 모델을 seq2seq로 사용
Encoder는 BERT의 encoder를 사용

- DPR
    - 구현: 3가지 방법
    - BM25 구현
    - 각종 하이퍼 파라미터
    - 리트리버 validation

- RAG
    - DPR 그대로 사용
    - Token 방식, sentence 방식

- 민재님의 날카로운 의견
    - DPR에서 accuracy을 구할 때 answer span이 있는 답은 전부 다 TP로 여긴다. 질문: 백재형은 몇살인가?
    - pasage1: 백재형은 19살이다. 
    - passage2: 송민재는 19살이다. 
    - 원하는 답:19살
    - 그런데 passage2에도 19살이 있어서 TP로 여김. 


### 한진
- MRC survey 논문
    - History
    - Task
    - Datasets
    - Metric
        - Accuracy, EM
        - Precision, Recall, F1 (token-level, question-level)
        - ROUGE
        - BELU
        - Meteor
        - HEQ
- EDA
- Data Augmentation
KorQuad와 비교
육하원칙 (why, how, what, when, where, who) 별로
데이터 개수 파악하기 -> why, how의 질문 개수가 가장 적었다.
