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 = [
    ['์„ ์ง„๊ตญ์ด ์™ธ๊ตญ ๊ธฐ์—…์„ ๋Œ€์šฐํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์ œ๋„๋Š”?', 'ํ˜„์˜ค์„ ๋ถ€์ด๋ฆฌ ๊ฒธ ๊ธฐํš์žฌ์ •๋ถ€ ์žฅ๊ด€์ด ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—… ๋ณดํ˜ธ๋ฅผ ์œ„ํ•ด ๊ณต๊ณต์กฐ๋‹ฌ ์‹œ์žฅ์—์„œ โ€˜๊ตญ๋‚ด์™ธ ๋Œ€๊ธฐ์—…์— ๋Œ€ํ•œ ๋™๋“ฑ ๊ทœ์ œโ€™ ์›์น™์„ ๋ฐํž˜์— ๋”ฐ๋ผ ์ •๋ถ€๊ฐ€ ์„ธ๋ถ€ ๊ทœ์ œ ๋ฐฉ์•ˆ ๋งˆ๋ จ์— ๋“ค์–ด๊ฐ”๋‹ค. ์ •๋ถ€๋Š” ํŠนํžˆ ์ด ๊ฐ™์€ ๊ทœ์ œ๋Š” ์™ธ๊ตญ ๊ธฐ์—…๋งŒ์„ ๋Œ€์ƒ์œผ๋กœ ํ•œ ๊ทœ์ œ์™€ ๋‹ฌ๋ฆฌ ์„ธ๊ณ„๋ฌด์—ญ๊ธฐ๊ตฌ(WTO) 43๊ฐœ ๊ฐ€์ž…๊ตญ์ด ๋งบ๊ณ  ์žˆ๋Š” ์ •๋ถ€์กฐ๋‹ฌํ˜‘์ •(GPA)์— ์œ„๋ฐฐ๋˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค๋Š” ์ž…์žฅ์„ ๋ถ„๋ช…ํžˆ ํ–ˆ๋‹ค. โ–ถ๋ณธ์ง€ 11์›”11์ผ์ž A1, 3๋ฉด ์ฐธ๊ณ โ—‹์ •๋ถ€, โ€œ๊ณต๊ณต์‹œ์žฅ ์—ญ์ฐจ๋ณ„ ์‹œ์ •โ€๊ธฐ์žฌ๋ถ€ ๊ด€๊ณ„์ž๋Š” 11์ผ โ€œ๋‚ด๋ถ€ ๊ฒ€ํ†  ๊ฒฐ๊ณผ ๊ตญ๋‚ด ๋Œ€๊ธฐ์—…๊ณผ ์™ธ๊ตญ ๋Œ€๊ธฐ์—…์„ ๋™๋“ฑํ•˜๊ฒŒ ๊ทœ์ œํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์€ ๊ตญ์ œ์ ์œผ๋กœ ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์•ˆ ๋œ๋‹คโ€๋ฉฐ โ€œ์„ ์ง„๊ตญ๋„ ์„ธ์ œ ์ง€์›, ์ง„์ž… ์žฅ๋ฒฝ ์„ค์น˜, ์žฌ์ • ์ง€์› ๋“ฑ์„ ํ†ตํ•ด ์ž๊ตญ ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…์„ 100% ๋ณดํ˜ธํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹คโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค. ์™ธ๊ตญ ๊ธฐ์—…์„ ์ฐจ๋ณ„ ๋Œ€์šฐํ•˜๋ฉด ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ๋˜์ง€๋งŒ ๊ทธ๋ ‡์ง€ ์•Š์œผ๋ฉด ๊ตญ์ œ๋ฒ•์ƒ ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์—†๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค.์ด ๊ด€๊ณ„์ž๋Š” ์ด์–ด โ€œ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—… ๋ณดํ˜ธ๋ฅผ ์œ„ํ•ด ๊ตญ๋‚ด ๋Œ€๊ธฐ์—…์„ ๋ฐฐ์ œํ–ˆ๋Š”๋ฐ (๊ตญ๋‚ด ๋Œ€๊ธฐ์—…๋ณด๋‹ค ๋ฉ์น˜๊ฐ€ ํฐ) ์™ธ๊ตญ๊ณ„ ๋Œ€๊ธฐ์—…์ด ๋“ค์–ด์˜ค๋Š” ๊ฑด ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ ์ด ๊ตญ์ •๊ฐ์‚ฌ์—์„œ๋„ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฒˆ ์ง€์ ๋๋‹คโ€๋ฉฐ โ€œ์ด๋Ÿฐ ํ˜„์ƒ์„ ๋ฐฉ์น˜ํ•  ์ˆ˜ ์—†๋‹ค๋Š” ๊ฒŒ ์ •๋ถ€ ๋ฐฉ์นจโ€์ด๋ผ๊ณ  ๊ฐ•์กฐํ–ˆ๋‹ค. ์ผ๋ถ€์—์„œ โ€˜์™ธ๊ตญ๊ณ„ ๋Œ€๊ธฐ์—… ๊ทœ์ œ๊ฐ€ ๊ตญ๋‚ด ์‹œ์žฅ์„ ์ง€ํ‚ค๋ ค๋‹ค ํ•ด์™ธ ์‹œ์žฅ์„ ์žƒ๋Š” ์กฐ์น˜ ์•„๋‹ˆ๋ƒโ€™๋Š” ์ง€์ ์ด ๋‚˜์˜ค๋Š” ๋ฐ ๋Œ€ํ•ด์„œ๋„ โ€œํ•ด์™ธ ์‹œ์žฅ ํฌ๊ธฐ๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ ๊ตญ๋‚ด ๊ธฐ์—…์ด ๋ฐ›๋Š” ์—ญ์ฐจ๋ณ„ ํ•ด์†Œ ์ฐจ์›โ€์ด๋ผ๊ณ  ์ ๊ทน ๋ฐ˜๋ฐ•ํ–ˆ๋‹ค. ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…์„ ์œ„ํ•ด ๋‚จ๊ฒจ๋‘” ์ž๋ฆฌ๋ฅผ ์™ธ๊ตญ๊ณ„ ๊ธฐ์—…์ด ์น˜๊ณ  ๋“ค์–ด์˜ค๋ฉด ๊ตญ๋‚ด ๋Œ€๊ธฐ์—…์ด ์—ญ์ฐจ๋ณ„์„ ๋ฐ›๋Š” ๊ฒƒ์€ ๋ฌผ๋ก  ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—… ์‚ฌ์ด์—์„œ๋„ โ€˜์™ธ๊ตญ๊ณ„ ๊ธฐ์—…๊ณผ ์ œํœด๋ฅผ ํ•˜๋А๋ƒ ๋ชปํ•˜๋А๋ƒโ€™์— ๋”ฐ๋ผ ๊ณต๊ณต์กฐ๋‹ฌ ์‹œ์žฅ์—์„œ ์ฐจ๋ณ„์„ ๋ฐ›์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ด์œ ์—์„œ๋‹ค. ๊ธฐ์žฌ๋ถ€๋Š” ์ด์— ๋”ฐ๋ผ ์กฐ๋งŒ๊ฐ„ ์‚ฐ์—…ํ†ต์ƒ์ž์›๋ถ€ ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…์ฒญ ์กฐ๋‹ฌ์ฒญ ๋“ฑ ๊ด€๊ณ„๋ถ€์ฒ˜์™€ ํ˜‘์˜ํ•ด ํ˜„ ๋ถ€์ด๋ฆฌ๊ฐ€ ๋ฐํžŒ ๊ทœ์ œ ๋ฐฉ์•ˆ์„ ๋‹ค๋“ฌ๋Š” ์ž‘์—…์— ๋‚˜์„œ๊ธฐ๋กœ ํ–ˆ๋‹ค. ๊ธฐ์žฌ๋ถ€ ๋‚ด๋ถ€์ ์œผ๋กœ๋Š” ์ด๋ฏธ ์ง€๋‚œ์ฃผ์— ๊ฒ€ํ†  ์ž‘์—…์„ ํ•œ ์ฐจ๋ก€ ํ–ˆ๋‹ค. ํ†ต์ƒ ์ฃผ๋ฌด๋ถ€์ฒ˜์ธ ์‚ฐ์—…๋ถ€๋„ ์ด๋ฏธ ๋‚ด๋ถ€์ ์œผ๋กœ๋Š” ์ด ๊ฐ™์€ ๊ตญ๋‚ด์™ธ ๋™๋“ฑ ๊ทœ์ œ๋Š” WTO ํ˜‘์ •์— ์œ„๋ฐฐ๋˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค๋Š” ํŒ๋‹จ์„ ๋‚ด๋ ธ๋‹ค. ์‚ฐ์—…๋ถ€์˜ ๊ด€๊ณ„์ž๋Š” โ€œ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—… ๋ณดํ˜ธ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์˜ˆ์™ธ ์ ์šฉ์€ ์ •๋ถ€์กฐ๋‹ฌํ˜‘์ •๋ฟ ์•„๋‹ˆ๋ผ ์ž์œ ๋ฌด์—ญํ˜‘์ •(FTA)์—๋„ ๋ช…๋ฌธํ™”๋ผ ์žˆ๋‹คโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค. โ—‹๊ทœ์ œ ๋ฐฉ์‹์€ โ€˜์‹ ์ค‘โ€™์ •๋ถ€๋Š” ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๊ทœ์ œ ๋ฐฉ์•ˆ์ด ๋‚˜์˜ค๋ ค๋ฉด ์‹œ๊ฐ„์ด ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค๋Š” ๋ฐ˜์‘์„ ๋ณด์˜€๋‹ค. ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—… ๋ณดํ˜ธ๋ฅผ ์œ„ํ•ด ๊ตญ๋‚ด ๋Œ€๊ธฐ์—…๋ฟ ์•„๋‹ˆ๋ผ ์™ธ๊ตญ๊ณ„ ๋Œ€๊ธฐ์—…๋„ ๊ทœ์ œํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค๋Š” ๋ฐฉํ–ฅ์„ฑ์€ ์„œ ์žˆ์ง€๋งŒ ๊ตฌ์ฒด์ ์œผ๋กœ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ•ด์•ผ ์ •๊ตํ•œ ๋ฐฉ์•ˆ์„ ์งœ๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ์„์ง€๋Š” ์‹ ์ค‘ํžˆ ๊ฒ€ํ† ํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค.๊ธฐ์žฌ๋ถ€ ๊ด€๊ณ„์ž๋Š” โ€œ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๋ณดํ˜ธํ•˜๋ ค๋Š” ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…์˜ ๋ฒ”์œ„๋ฅผ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์ •ํ• ์ง€, ํ†ต์ƒ ๋งˆ์ฐฐ ๋…ผ๋ž€์€ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋Œ€์‘ํ• ์ง€, ์ž์‚ฐ ์ด์•ก 5์กฐ์› ์ด์ƒ ๋Œ€๊ธฐ์—… ์ง‘๋‹จ์„ ๊ทœ์ œํ•˜๋Š” ์ƒํ˜ธ์ถœ์ž์ œํ•œ ๊ธฐ์—…์ง‘๋‹จ ๊ทœ์ œ๋ฅผ ์™ธ๊ตญ๊ณ„ ๊ธฐ์—…์— ํ™•๋Œ€ ์ ์šฉํ•œ๋‹ค๋ฉด ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ• ์ง€ ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ด์Šˆ๊ฐ€ ๊ฑธ๋ ค ์žˆ๋‹คโ€๋ฉฐ โ€œ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…์ฒญ ์‚ฐ์—…๋ถ€ ๊ณต์ •๊ฑฐ๋ž˜์œ„์›ํšŒ ์กฐ๋‹ฌ์ฒญ ๋“ฑ ๋‹ค๋ฅธ ๋ถ€์ฒ˜์™€ ์ถฉ๋ถ„ํžˆ ํ˜‘์˜ํ•ด ๊ฒฐ์ •ํ•  ์‚ฌ์•ˆโ€์ด๋ผ๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค. ์ฃผ์šฉ์„/์กฐ๋ฏธํ˜„ ๊ธฐ์ž'],
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    ['์žฅํŽธ์†Œ์„ค ๋ถ„์•ผ์— ์ง€์›ํ•  ๋•Œ, ์ž‘ํ’ˆ ์™ธ์— ๋ณ„๋„๋กœ ์จ์•ผ ํ•˜๋Š” ๊ธ€์€ ๋ช‡ ์žฅ์ธ๊ฐ€?', '๋ถ€์‚ฐ๋Œ€ ์ฒ ํ•™๊ณผ์— ๋‹ค๋‹ˆ๋Š” ํ™์ค€์„ฑ ์”จ(24)๋Š” ์ง€๋‚œํ•ด ๊ฐ€์„ ํ•™์ƒ ์‹ ๋ถ„์œผ๋กœ ์ œ3ํšŒ ํ•œ๊ฒฝ ์ฒญ๋…„์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ์˜ ๋ฌธ์„ ๋‘๋“œ๋ ธ๋‹ค. ํ™์”จ๋Š” ์ฒ ํ•™๊ณผ ์ฑ…์„ ์ข‹์•„ํ•˜๋Š” ํ‰๋ฒ”ํ•œ ํ•™์ƒ์ด์—ˆ๋‹ค. ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ ์žฅํŽธ์†Œ์„ค ๋ถ€๋ฌธ์— ๋‹น์„ ๋˜๋ฉฐ ๊ทธ์˜ ์‚ถ์€ ๋ณ€ํ–ˆ๋‹ค. ์ƒ๊ธˆ์„ ์—ฌ๋น„ ์‚ผ์•„ ์ „๊ตญ์„ ์—ฌํ–‰ํ•˜๋ฉฐ ์ด์•ผ๊ธฐ๋ฅผ ์ˆ˜์ง‘ํ–ˆ๋‹ค. ๊ฐ•์› ํ˜ธ๋‚จ ์˜๋‚จ ๋“ฑ ์—ญ์‚ฌ์  ๋น„๊ทน์„ ์ง€๋‹Œ ๊ณณ์„ ์ฐพ์•„๋‹ค๋‹ˆ๋ฉฐ ์ด์•ผ๊ธฐ๋ฅผ ๋“ค์—ˆ๋‹ค. ๋‹น์„  ์ „๊นŒ์ง€๋งŒ ํ•ด๋„ ๋งํ•˜๊ธฐ๋ฅผ ์ข‹์•„ํ–ˆ๋˜ ์ Š์€ ์ฒญ๋…„์€ ์–ด๋А์ƒˆ ํƒ€์ธ์˜ ๋ง์„ ๊ท€ ๊ธฐ์šธ์—ฌ ๋“ฃ๋Š” ์ Š์€ ์ž‘๊ฐ€๋กœ ๋ณ€์‹ ํ–ˆ๋‹ค. ํ™์”จ๋Š” ์˜ฌํ•ด ๋ฌธํ•™๋™๋„ค ์ž‘๊ฐ€์ƒ ๋ณธ์‹ฌ์— ์ด๋ฆ„์„ ์˜ฌ๋ฆฌ๋Š” ๋“ฑ ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ ๋‹น์„ ์ด ์šฐ์—ฐ์ด ์•„๋‹ˆ์—ˆ์Œ์„ ์ฆ๋ช…ํ•ด ๋‚˜๊ฐ€๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๊ทธ์˜ ์ฒญ๋…„์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ ๋‹น์„ ์ž‘ ์—ด๋“ฑ์˜ ๊ณ„๋ณด(์€ํ–‰๋‚˜๋ฌด)๋Š” ํ‡ด๊ณ ๋ฅผ ๊ฑฐ๋“ญํ•ด ์ด๋‹ฌ ์ •์‹ ์ถœ๊ฐ„๋œ๋‹ค.์ข‹์€ ์ž‘ํ’ˆ์€ ๊ทธ๊ฒƒ์„ ์ฝ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์ธ์ƒ์€ ๋ฌผ๋ก  ๋งŒ๋“  ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์ธ์ƒ๋„ ๋ฐ”๊พผ๋‹ค. ๊ฐ€์žฅ ์ข‹์€ ์‚ฌ๋ก€๊ฐ€ ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ๋‹ค. ๋ฌธํ•™ ์ง€๋ง์ƒ์œผ๋กœ์„œ ๋์—†๋Š” ์Šต์ž‘์˜ ๋‚˜๋‚ ์„ ๋ณด๋‚ด๋˜ ์ด๋“ค์€ ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ๋ผ๋Š” ๊ด€๋ฌธ์„ ๊ฑฐ์ณ ์ž‘๊ฐ€๋กœ ๋ณ€์‹ ํ•œ๋‹ค.์ œ2ํšŒ ์žฅํŽธ์†Œ์„ค ๋‹น์„ ์ž์ธ ๊น€์˜๊ฒฝ ์”จ(36)์˜ ๋‹น์„ ์ž‘ ์ฒญ์ถ˜ํŒŒ์‚ฐ(๋ฏผ์Œ์‚ฌ)์€ ์ Š์€ ์„ธ๋Œ€๊ฐ€ ๊ฒช๋Š” ์–ด๋ ค์›€์„ ์†”์งํ•˜๊ฒŒ ํ‘œํ˜„ํ•ด ํ˜ธํ‰๋ฐ›์€ ์ž‘ํ’ˆ์ด๋‹ค. ์ด ์†Œ์„ค์—๋Š” ๊น€์”จ๊ฐ€ ๊ฒช์€ ์ผ๋“ค์ด ์ƒ๋‹น ๋ถ€๋ถ„ ๋…น์•„ ์žˆ๋‹ค. ๊น€์”จ๋Š” ์ง‘์•ˆ์ด ์–ด๋ ค์›Œ์ง€๋Š” ๋ฐ”๋žŒ์— ์–ด๋ฆฐ ์‹œ์ ˆ ํ•ด ๋ณด์ง€ ์•Š์€ ์•„๋ฅด๋ฐ”์ดํŠธ๊ฐ€ ์—†์„ ์ •๋„์˜€๋‹ค.๊น€์”จ๋Š” ์ง€๋‚œ 2์›” ํ•œ๊ตญ๋ฌธํ™”์˜ˆ์ˆ ์œ„์›ํšŒ์™€ ์„œ์šธ ํ”„๋ฆฐ์Šคํ˜ธํ…”์ด ํ›„์›ํ•˜๋Š” ์ฐฝ์ž‘์ง‘ํ•„์‹ค ์ž…์ฃผ์ž‘๊ฐ€ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์— ์„ ์ •๋ผ ํ•œ ๋‹ฌ ๋™์•ˆ ํ˜ธํ…”์—์„œ ์ง‘ํ•„์— ์ „๋…ํ–ˆ๋‹ค. ํ˜ธํ…”์—์„œ ํŽœ์„ ์žก์ž ๋Œ€ํ•™์ƒ ์‹œ์ ˆ ํ˜ธํ…” ์ฃผ๋ฐฉ์—์„œ ์„ค๊ฑฐ์ง€ํ–ˆ๋˜ ๊ธฐ์–ต์ด ๋– ์˜ฌ๋ž๋‹ค. โ€œํ˜ธํ…”์—์„œ ๊ธ€์„ ์“ฐ๋‹ˆ ์˜›๋‚  ์ƒ๊ฐ์ด ๋‚˜์„œ ๊ธฐ๋ถ„์ด ๋ฌ˜ํ–ˆ์–ด์š”. ํ˜ธํ…”์—์„œ ์ผํ•  ๋•Œ๋Š” ์ •๋ฌธ์œผ๋กœ ๋“ค์–ด๊ฐˆ ์ˆ˜๋„ ์—†๋Š” ์‹ ์„ธ์˜€๋Š”๋ฐ ๋ง์ด์ฃ .โ€ ์ •์‹ ์ž‘๊ฐ€๊ฐ€ ๋œ ๋’ค ๋” ํฐ ์ฑ…์ž„๊ฐ์„ ๋А๋ผ๊ณ  ์žˆ๋‹ค๋Š” ๊ทธ๋Š” ์ด๋‹ฌ ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ์ž‘ํ’ˆ์„ ํƒˆ๊ณ ํ•  ๊ณ„ํš์ด๋‹ค.์ œ3ํšŒ ์‹œ ๋ถ€๋ฌธ ๋‹น์„ ์ž ๊น€๋ฏผ์œจ ์”จ(37)๋Š” ๋“ฑ๋‹จ ์ด์ „๊ณผ ๋ณ„๋‹ค๋ฅผ ๊ฒƒ ์—†์–ด ๋ณด์ด๋Š” ์ผ์ƒ์„ ๋ณด๋‚ด๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๊ทธ์—๊ฒŒ๋„ ๋ถ„๋ช…ํ•œ ๋ณ€ํ™”๊ฐ€ ์ƒ๊ฒผ๋‹ค. โ€œ๋“ฑ๋‹จ ์ „์—๋Š” ์ข€ ํŽธ์•ˆํ•˜๊ฒŒ ์‹œ๋ฅผ ์ผ๋Š”๋ฐ ๋“ฑ๋‹จํ•œ ๋’ค๋กœ๋Š” ์ฑ…์ž„๊ฐ ์žˆ๊ฒŒ ์‹œ๋ฅผ ์“ฐ๋ ค๊ณ  ํ•œ๋‹คโ€๊ณ  ๊น€์”จ๋Š” ๋งํ–ˆ๋‹ค. โ€œ๊ทธ๋ž˜์„œ ๋” ์˜ˆ๋ฏผํ•œ ์ƒํƒœ๋ฅผ ์œ ์ง€ํ•˜๋ ค๊ณ  ๋…ธ๋ ฅํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์‹œ๋ฅผ ์ผ๋‹ค๋Š” ๋ฐ ๋งŒ์กฑํ•˜์ง€ ์•Š๊ณ  ์ด ์‹œ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋ฌด์—‡์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„๊นŒ ๊ณ ๋ฏผํ•˜๊ณ  ์žˆ์–ด์š”.โ€์ œ2ํšŒ ์‹œ ๋ถ€๋ฌธ ๋‹น์„ ์ž ์ด์†Œ์—ฐ ์”จ(32)๋„ โ€œ์ž‘ํ’ˆ์„ ์“ด ์‚ฌ๋žŒ์€ ์ฝ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ๋ณด๋‹ค ์ฃผ์ œ์— ๋Œ€ํ•ด ๋” ๊นŠ์ด ์ƒ๊ฐํ•  ์ˆ˜๋ฐ–์— ์—†๋‹คโ€๋ฉฐ โ€œ์ž‘ํ’ˆ์„ ์“ฐ๋ฉด์„œ ๋‚ด ์ž์‹ ์ด ๋ฐ”๋€Œ์–ด๊ฐ€๋Š” ๊ฒƒ์„ ๋А๋‚€๋‹คโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค.์‹ ์ธ ์ž‘๊ฐ€๋ฅผ ๋ฐœ๊ตดยท์œก์„ฑํ•˜๊ณ  ๋ฌธํ™”์ฝ˜ํ…์ธ ๋ฅผ ๋ฐœ๊ตดํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ํ•œ๊ฒฝ ์ฒญ๋…„์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ๊ฐ€ 4ํšŒ๋ฅผ ๋งž์•˜๋‹ค. ์ œ3ํšŒ๋ถ€ํ„ฐ ๋งŒ 39์„ธ ์ดํ•˜๊นŒ์ง€ ์ฐธ์—ฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํญ์„ ๋„“ํ˜”๋‹ค. 20๋Œ€ ๋Œ€ํ•™์ƒ๋ถ€ํ„ฐ ์ž‘๊ฐ€์˜ ๊ฟˆ์„ ๋†“์ง€ ์•Š์€ 30๋Œ€ ์ง€๋ง์ƒ์—๊ฒŒ๊นŒ์ง€ ๋ฌธ์ด ์—ด๋ ค ์žˆ๋‹ค.์˜ฌํ•ด๋Š” ์‹œ, ์žฅํŽธ์†Œ์„ค, ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค ๋“ฑ ์„ธ ๊ฐœ ๋ถ€๋ฌธ์—์„œ ์ƒˆ๋กœ์šด ์ž‘๊ฐ€๋ฅผ ์ฐพ์•„ ๋‚˜์„ ๋‹ค. ์žฅํŽธ์†Œ์„ค ๋ถ€๋ฌธ์€ 3000๋งŒ์›์˜ ์ƒ๊ธˆ์„ ์ค€๋‹ค. ์›๊ณ ๋Ÿ‰์€ 200์ž ์›๊ณ ์ง€ ๊ธฐ์ค€ 1000์žฅ ์•ˆํŒŽ์ด๋ฉฐ 10์žฅ ๋ถ„๋Ÿ‰์˜ ์ค„๊ฑฐ๋ฆฌ ์„ค๋ช…์„ ๋”ฐ๋กœ ์ œ์ถœํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ์‹œ๋Š” 5ํŽธ ์ด์ƒ ์ œ์ถœํ•ด์•ผ ํ•˜๋ฉฐ, ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค ์›๊ณ ๋Š” 400์žฅ ์•ˆํŒŽ(์‹œ๋†‰์‹œ์Šค 10์žฅ ๋ณ„๋„)์ด๋‹ค. ์‹œ์™€ ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค ์ƒ๊ธˆ์€ 500๋งŒ์›์”ฉ์ด๋‹ค.์›๊ณ ๋Š” A4 ์šฉ์ง€์— ์ถœ๋ ฅํ•ด์„œ ๋ณด๋‚ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ์‘๋ชจ์ž‘์€ ๊ณผ๊ฑฐ์— ๋ฐœํ‘œํ–ˆ๊ฑฐ๋‚˜ ์ž…์ƒํ•œ ์ ์ด ์—†๋Š” ์ˆœ์ˆ˜ ์ฐฝ์ž‘๋ฌผ์ด์–ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ๋‹ค๋ฅธ ๊ณต๋ชจ์ „์— ์ค‘๋ณต ํˆฌ๊ณ ํ•ด ์ด๋ฏธ ์ž…์ƒํ•œ ์ž‘ํ’ˆ์ด๊ฑฐ๋‚˜ ํ‘œ์ ˆํ•œ ์‚ฌ์‹ค์ด ๋ฐํ˜€์ง€๋ฉด ๋‹น์„ ์„ ์ทจ์†Œํ•œ๋‹ค. ๋ด‰ํˆฌ์— โ€˜ํ•œ๊ฒฝ ์ฒญ๋…„์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ ์‘๋ชจ์ž‘ํ’ˆโ€™์ด๋ผ ์ ๊ณ  ์ž‘ํ’ˆ ์ฒซ ์žฅ๊ณผ ๋งˆ์ง€๋ง‰ ์žฅ์— ์‘๋ชจ ๋ถ€๋ฌธ, ์ด๋ฆ„(ํ•„๋ช…์ผ ๊ฒฝ์šฐ ๋ณธ๋ช… ๋ณ‘๊ธฐ), ์ฃผ์†Œ, ์ „ํ™”๋ฒˆํ˜ธ, ์›๊ณ ๋Ÿ‰(200์ž ์›๊ณ ์ง€ ๊ธฐ์ค€), ์ฃผ๋ฏผ๋“ฑ๋ก์ƒ ์ƒ๋…„์›”์ผ์„ ๋ช…์‹œํ•ด์•ผ ์ •์‹ ์‘๋ชจ์ž‘์œผ๋กœ ์ ‘์ˆ˜ํ•œ๋‹ค. ๋ชจ๋“  ์›๊ณ ๋Š” ๋ฐ˜ํ™˜ํ•˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค.'],
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# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
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        '๋ถ€์‚ฐ๋Œ€ ์ฒ ํ•™๊ณผ์— ๋‹ค๋‹ˆ๋Š” ํ™์ค€์„ฑ ์”จ(24)๋Š” ์ง€๋‚œํ•ด ๊ฐ€์„ ํ•™์ƒ ์‹ ๋ถ„์œผ๋กœ ์ œ3ํšŒ ํ•œ๊ฒฝ ์ฒญ๋…„์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ์˜ ๋ฌธ์„ ๋‘๋“œ๋ ธ๋‹ค. ํ™์”จ๋Š” ์ฒ ํ•™๊ณผ ์ฑ…์„ ์ข‹์•„ํ•˜๋Š” ํ‰๋ฒ”ํ•œ ํ•™์ƒ์ด์—ˆ๋‹ค. ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ ์žฅํŽธ์†Œ์„ค ๋ถ€๋ฌธ์— ๋‹น์„ ๋˜๋ฉฐ ๊ทธ์˜ ์‚ถ์€ ๋ณ€ํ–ˆ๋‹ค. ์ƒ๊ธˆ์„ ์—ฌ๋น„ ์‚ผ์•„ ์ „๊ตญ์„ ์—ฌํ–‰ํ•˜๋ฉฐ ์ด์•ผ๊ธฐ๋ฅผ ์ˆ˜์ง‘ํ–ˆ๋‹ค. ๊ฐ•์› ํ˜ธ๋‚จ ์˜๋‚จ ๋“ฑ ์—ญ์‚ฌ์  ๋น„๊ทน์„ ์ง€๋‹Œ ๊ณณ์„ ์ฐพ์•„๋‹ค๋‹ˆ๋ฉฐ ์ด์•ผ๊ธฐ๋ฅผ ๋“ค์—ˆ๋‹ค. ๋‹น์„  ์ „๊นŒ์ง€๋งŒ ํ•ด๋„ ๋งํ•˜๊ธฐ๋ฅผ ์ข‹์•„ํ–ˆ๋˜ ์ Š์€ ์ฒญ๋…„์€ ์–ด๋А์ƒˆ ํƒ€์ธ์˜ ๋ง์„ ๊ท€ ๊ธฐ์šธ์—ฌ ๋“ฃ๋Š” ์ Š์€ ์ž‘๊ฐ€๋กœ ๋ณ€์‹ ํ–ˆ๋‹ค. ํ™์”จ๋Š” ์˜ฌํ•ด ๋ฌธํ•™๋™๋„ค ์ž‘๊ฐ€์ƒ ๋ณธ์‹ฌ์— ์ด๋ฆ„์„ ์˜ฌ๋ฆฌ๋Š” ๋“ฑ ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ ๋‹น์„ ์ด ์šฐ์—ฐ์ด ์•„๋‹ˆ์—ˆ์Œ์„ ์ฆ๋ช…ํ•ด ๋‚˜๊ฐ€๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๊ทธ์˜ ์ฒญ๋…„์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ ๋‹น์„ ์ž‘ ์—ด๋“ฑ์˜ ๊ณ„๋ณด(์€ํ–‰๋‚˜๋ฌด)๋Š” ํ‡ด๊ณ ๋ฅผ ๊ฑฐ๋“ญํ•ด ์ด๋‹ฌ ์ •์‹ ์ถœ๊ฐ„๋œ๋‹ค.์ข‹์€ ์ž‘ํ’ˆ์€ ๊ทธ๊ฒƒ์„ ์ฝ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์ธ์ƒ์€ ๋ฌผ๋ก  ๋งŒ๋“  ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์ธ์ƒ๋„ ๋ฐ”๊พผ๋‹ค. ๊ฐ€์žฅ ์ข‹์€ ์‚ฌ๋ก€๊ฐ€ ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ๋‹ค. ๋ฌธํ•™ ์ง€๋ง์ƒ์œผ๋กœ์„œ ๋์—†๋Š” ์Šต์ž‘์˜ ๋‚˜๋‚ ์„ ๋ณด๋‚ด๋˜ ์ด๋“ค์€ ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ๋ผ๋Š” ๊ด€๋ฌธ์„ ๊ฑฐ์ณ ์ž‘๊ฐ€๋กœ ๋ณ€์‹ ํ•œ๋‹ค.์ œ2ํšŒ ์žฅํŽธ์†Œ์„ค ๋‹น์„ ์ž์ธ ๊น€์˜๊ฒฝ ์”จ(36)์˜ ๋‹น์„ ์ž‘ ์ฒญ์ถ˜ํŒŒ์‚ฐ(๋ฏผ์Œ์‚ฌ)์€ ์ Š์€ ์„ธ๋Œ€๊ฐ€ ๊ฒช๋Š” ์–ด๋ ค์›€์„ ์†”์งํ•˜๊ฒŒ ํ‘œํ˜„ํ•ด ํ˜ธํ‰๋ฐ›์€ ์ž‘ํ’ˆ์ด๋‹ค. ์ด ์†Œ์„ค์—๋Š” ๊น€์”จ๊ฐ€ ๊ฒช์€ ์ผ๋“ค์ด ์ƒ๋‹น ๋ถ€๋ถ„ ๋…น์•„ ์žˆ๋‹ค. ๊น€์”จ๋Š” ์ง‘์•ˆ์ด ์–ด๋ ค์›Œ์ง€๋Š” ๋ฐ”๋žŒ์— ์–ด๋ฆฐ ์‹œ์ ˆ ํ•ด ๋ณด์ง€ ์•Š์€ ์•„๋ฅด๋ฐ”์ดํŠธ๊ฐ€ ์—†์„ ์ •๋„์˜€๋‹ค.๊น€์”จ๋Š” ์ง€๋‚œ 2์›” ํ•œ๊ตญ๋ฌธํ™”์˜ˆ์ˆ ์œ„์›ํšŒ์™€ ์„œ์šธ ํ”„๋ฆฐ์Šคํ˜ธํ…”์ด ํ›„์›ํ•˜๋Š” ์ฐฝ์ž‘์ง‘ํ•„์‹ค ์ž…์ฃผ์ž‘๊ฐ€ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์— ์„ ์ •๋ผ ํ•œ ๋‹ฌ ๋™์•ˆ ํ˜ธํ…”์—์„œ ์ง‘ํ•„์— ์ „๋…ํ–ˆ๋‹ค. ํ˜ธํ…”์—์„œ ํŽœ์„ ์žก์ž ๋Œ€ํ•™์ƒ ์‹œ์ ˆ ํ˜ธํ…” ์ฃผ๋ฐฉ์—์„œ ์„ค๊ฑฐ์ง€ํ–ˆ๋˜ ๊ธฐ์–ต์ด ๋– ์˜ฌ๋ž๋‹ค. โ€œํ˜ธํ…”์—์„œ ๊ธ€์„ ์“ฐ๋‹ˆ ์˜›๋‚  ์ƒ๊ฐ์ด ๋‚˜์„œ ๊ธฐ๋ถ„์ด ๋ฌ˜ํ–ˆ์–ด์š”. ํ˜ธํ…”์—์„œ ์ผํ•  ๋•Œ๋Š” ์ •๋ฌธ์œผ๋กœ ๋“ค์–ด๊ฐˆ ์ˆ˜๋„ ์—†๋Š” ์‹ ์„ธ์˜€๋Š”๋ฐ ๋ง์ด์ฃ .โ€ ์ •์‹ ์ž‘๊ฐ€๊ฐ€ ๋œ ๋’ค ๋” ํฐ ์ฑ…์ž„๊ฐ์„ ๋А๋ผ๊ณ  ์žˆ๋‹ค๋Š” ๊ทธ๋Š” ์ด๋‹ฌ ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ์ž‘ํ’ˆ์„ ํƒˆ๊ณ ํ•  ๊ณ„ํš์ด๋‹ค.์ œ3ํšŒ ์‹œ ๋ถ€๋ฌธ ๋‹น์„ ์ž ๊น€๋ฏผ์œจ ์”จ(37)๋Š” ๋“ฑ๋‹จ ์ด์ „๊ณผ ๋ณ„๋‹ค๋ฅผ ๊ฒƒ ์—†์–ด ๋ณด์ด๋Š” ์ผ์ƒ์„ ๋ณด๋‚ด๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๊ทธ์—๊ฒŒ๋„ ๋ถ„๋ช…ํ•œ ๋ณ€ํ™”๊ฐ€ ์ƒ๊ฒผ๋‹ค. โ€œ๋“ฑ๋‹จ ์ „์—๋Š” ์ข€ ํŽธ์•ˆํ•˜๊ฒŒ ์‹œ๋ฅผ ์ผ๋Š”๋ฐ ๋“ฑ๋‹จํ•œ ๋’ค๋กœ๋Š” ์ฑ…์ž„๊ฐ ์žˆ๊ฒŒ ์‹œ๋ฅผ ์“ฐ๋ ค๊ณ  ํ•œ๋‹คโ€๊ณ  ๊น€์”จ๋Š” ๋งํ–ˆ๋‹ค. โ€œ๊ทธ๋ž˜์„œ ๋” ์˜ˆ๋ฏผํ•œ ์ƒํƒœ๋ฅผ ์œ ์ง€ํ•˜๋ ค๊ณ  ๋…ธ๋ ฅํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์‹œ๋ฅผ ์ผ๋‹ค๋Š” ๋ฐ ๋งŒ์กฑํ•˜์ง€ ์•Š๊ณ  ์ด ์‹œ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋ฌด์—‡์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„๊นŒ ๊ณ ๋ฏผํ•˜๊ณ  ์žˆ์–ด์š”.โ€์ œ2ํšŒ ์‹œ ๋ถ€๋ฌธ ๋‹น์„ ์ž ์ด์†Œ์—ฐ ์”จ(32)๋„ โ€œ์ž‘ํ’ˆ์„ ์“ด ์‚ฌ๋žŒ์€ ์ฝ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ๋ณด๋‹ค ์ฃผ์ œ์— ๋Œ€ํ•ด ๋” ๊นŠ์ด ์ƒ๊ฐํ•  ์ˆ˜๋ฐ–์— ์—†๋‹คโ€๋ฉฐ โ€œ์ž‘ํ’ˆ์„ ์“ฐ๋ฉด์„œ ๋‚ด ์ž์‹ ์ด ๋ฐ”๋€Œ์–ด๊ฐ€๋Š” ๊ฒƒ์„ ๋А๋‚€๋‹คโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค.์‹ ์ธ ์ž‘๊ฐ€๋ฅผ ๋ฐœ๊ตดยท์œก์„ฑํ•˜๊ณ  ๋ฌธํ™”์ฝ˜ํ…์ธ ๋ฅผ ๋ฐœ๊ตดํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ํ•œ๊ฒฝ ์ฒญ๋…„์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ๊ฐ€ 4ํšŒ๋ฅผ ๋งž์•˜๋‹ค. ์ œ3ํšŒ๋ถ€ํ„ฐ ๋งŒ 39์„ธ ์ดํ•˜๊นŒ์ง€ ์ฐธ์—ฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํญ์„ ๋„“ํ˜”๋‹ค. 20๋Œ€ ๋Œ€ํ•™์ƒ๋ถ€ํ„ฐ ์ž‘๊ฐ€์˜ ๊ฟˆ์„ ๋†“์ง€ ์•Š์€ 30๋Œ€ ์ง€๋ง์ƒ์—๊ฒŒ๊นŒ์ง€ ๋ฌธ์ด ์—ด๋ ค ์žˆ๋‹ค.์˜ฌํ•ด๋Š” ์‹œ, ์žฅํŽธ์†Œ์„ค, ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค ๋“ฑ ์„ธ ๊ฐœ ๋ถ€๋ฌธ์—์„œ ์ƒˆ๋กœ์šด ์ž‘๊ฐ€๋ฅผ ์ฐพ์•„ ๋‚˜์„ ๋‹ค. ์žฅํŽธ์†Œ์„ค ๋ถ€๋ฌธ์€ 3000๋งŒ์›์˜ ์ƒ๊ธˆ์„ ์ค€๋‹ค. ์›๊ณ ๋Ÿ‰์€ 200์ž ์›๊ณ ์ง€ ๊ธฐ์ค€ 1000์žฅ ์•ˆํŒŽ์ด๋ฉฐ 10์žฅ ๋ถ„๋Ÿ‰์˜ ์ค„๊ฑฐ๋ฆฌ ์„ค๋ช…์„ ๋”ฐ๋กœ ์ œ์ถœํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ์‹œ๋Š” 5ํŽธ ์ด์ƒ ์ œ์ถœํ•ด์•ผ ํ•˜๋ฉฐ, ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค ์›๊ณ ๋Š” 400์žฅ ์•ˆํŒŽ(์‹œ๋†‰์‹œ์Šค 10์žฅ ๋ณ„๋„)์ด๋‹ค. ์‹œ์™€ ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค ์ƒ๊ธˆ์€ 500๋งŒ์›์”ฉ์ด๋‹ค.์›๊ณ ๋Š” A4 ์šฉ์ง€์— ์ถœ๋ ฅํ•ด์„œ ๋ณด๋‚ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ์‘๋ชจ์ž‘์€ ๊ณผ๊ฑฐ์— ๋ฐœํ‘œํ–ˆ๊ฑฐ๋‚˜ ์ž…์ƒํ•œ ์ ์ด ์—†๋Š” ์ˆœ์ˆ˜ ์ฐฝ์ž‘๋ฌผ์ด์–ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ๋‹ค๋ฅธ ๊ณต๋ชจ์ „์— ์ค‘๋ณต ํˆฌ๊ณ ํ•ด ์ด๋ฏธ ์ž…์ƒํ•œ ์ž‘ํ’ˆ์ด๊ฑฐ๋‚˜ ํ‘œ์ ˆํ•œ ์‚ฌ์‹ค์ด ๋ฐํ˜€์ง€๋ฉด ๋‹น์„ ์„ ์ทจ์†Œํ•œ๋‹ค. ๋ด‰ํˆฌ์— โ€˜ํ•œ๊ฒฝ ์ฒญ๋…„์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ ์‘๋ชจ์ž‘ํ’ˆโ€™์ด๋ผ ์ ๊ณ  ์ž‘ํ’ˆ ์ฒซ ์žฅ๊ณผ ๋งˆ์ง€๋ง‰ ์žฅ์— ์‘๋ชจ ๋ถ€๋ฌธ, ์ด๋ฆ„(ํ•„๋ช…์ผ ๊ฒฝ์šฐ ๋ณธ๋ช… ๋ณ‘๊ธฐ), ์ฃผ์†Œ, ์ „ํ™”๋ฒˆํ˜ธ, ์›๊ณ ๋Ÿ‰(200์ž ์›๊ณ ์ง€ ๊ธฐ์ค€), ์ฃผ๋ฏผ๋“ฑ๋ก์ƒ ์ƒ๋…„์›”์ผ์„ ๋ช…์‹œํ•ด์•ผ ์ •์‹ ์‘๋ชจ์ž‘์œผ๋กœ ์ ‘์ˆ˜ํ•œ๋‹ค. ๋ชจ๋“  ์›๊ณ ๋Š” ๋ฐ˜ํ™˜ํ•˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค.',
        'ํ™์ค€ํ‘œ ๊ฒฝ๋‚จ์ง€์‚ฌ(์‚ฌ์ง„)๊ฐ€ ์ถœ์ฒ˜๋ฅผ ์˜์‹ฌ๋ฐ›๊ณ  ์žˆ๋Š” 2011๋…„ 6์›” ๋‹น ๋Œ€ํ‘œ ๊ฒฝ์„  ๊ธฐํƒ๊ธˆ 1์–ต2000๋งŒ์›์— ๋Œ€ํ•ด โ€œ์•„๋‚ด๊ฐ€ ๋Œ€์—ฌ๊ธˆ๊ณ ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๊ด€๋ฆฌํ•œ ๋น„์ž๊ธˆ์—์„œ ๋‚˜์˜จ ๋ˆโ€์ด๋ผ๊ณ  11์ผ ๋ฐํ˜”๋‹ค. ๊ฒ€์ฐฐ์€ ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ ์ด๋ฏธ ์ง€๋‚œ 8์ผ ์กฐ์‚ฌ์—์„œ ํ™ ์ง€์‚ฌ์˜ ์ด ๊ฐ™์€ ์ง„์ˆ ์ด ์„ฑ์™„์ข… ์ „ ๊ฒฝ๋‚จ๊ธฐ์—… ํšŒ์žฅ ์ธก์œผ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ 1์–ต์›์„ ๋ฐ›์•˜๋‹ค๋Š” ํ˜์˜๋ฅผ ๋ฐ˜๋ฐ•ํ•  ์ˆ˜์ค€์€ ๋ชป ๋œ๋‹ค๊ณ  ํŒ๋‹จํ•œ ๊ฒƒ์œผ๋กœ ์ „ํ•ด์กŒ๋‹ค.ํ™ ์ง€์‚ฌ๋Š” ์ด๋‚  ๊ฒฝ์ƒ๋‚จ๋„์ฒญ ์†ŒํšŒ์˜์‹ค์—์„œ โ€˜์„ฑ์™„์ข… ๋ฆฌ์ŠคํŠธโ€™ ๊ฒ€์ฐฐ ์ˆ˜์‚ฌ์™€ ๊ด€๋ จํ•ด ๊ธฐ์ž๊ฐ„๋‹ดํšŒ๋ฅผ ์—ด๊ณ  โ€œ๋ณ€ํ˜ธ์‚ฌ๋ฅผ 11๋…„ ๋™์•ˆ ํ•˜๋ฉฐ ํ‰์ƒ ๋จน๊ณ  ์‚ด ๋งŒํผ์˜ ๋ˆ์„ ๋ชจ์•˜๊ณ , 2008๋…„ ์—ฌ๋‹น ์›๋‚ด๋Œ€ํ‘œ๋ฅผ ํ•  ๋•Œ ๊ตญํšŒ ์šด์˜์œ„์›์žฅ์„ ๊ฒธํ•ด ๋งค๋‹ฌ ๊ตญํšŒ ๋Œ€์ฑ…๋น„๋กœ ๋‚˜์˜ค๋Š” 4000๋งŒ~5000๋งŒ์›์„ ์ „๋ถ€ ํ˜„๊ธˆํ™”ํ•ด์„œ ๊ตญํšŒ ๋Œ€์ฑ…๋น„๋กœ ์“ฐ๊ณ  ๋‚จ์€ ๋ˆ์„ ์ง‘์‚ฌ๋žŒ์—๊ฒŒ ์ƒํ™œ๋น„๋กœ ์ฃผ๊ณค ํ–ˆ๋‹คโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค. ์ „๋‚  ๊ฒ€์ฐฐ ํŠน๋ณ„์ˆ˜์‚ฌํŒ€(ํŒ€์žฅ ๋ฌธ๋ฌด์ผ ๊ฒ€์‚ฌ์žฅ)์ด ํ™ ์ง€์‚ฌ๊ฐ€ ๊ฒฝ์„  ์ž๊ธˆ ๋ถ€๋ถ„์„ ๋ช…ํ™•ํžˆ ์†Œ๋ช…ํ•˜์ง€ ๋ชปํ–ˆ๋‹ค๊ณ  ๋ฐํžŒ ๋ฐ ๋Œ€ํ•œ ๋ฐ˜๋ฐ•์ด๋‹ค. ํ™ ์ง€์‚ฌ๋Š” ๋˜ โ€œ๊ฒ€์ฐฐ์— ์ผ์ •ํ‘œ๋ฅผ ์ œ์ถœํ•˜์ง€ ์•Š์•˜๋‹คโ€๋ฉฐ โ€œ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ์ผ์ •ํ‘œ๋ฅผ ๋จผ์ € ์ œ์ถœํ–ˆ์„ ๋•Œ (1์–ต์›์„ ์ „๋‹ฌํ–ˆ๋‹ค๋Š”) ์œค๋ชจ์”จ๊ฐ€ ๊ทธ ์ผ์ •์— ๋ผ์›Œ๋„ฃ์–ด ๋ˆ์„ ์ฃผ์—ˆ๋‹ค๊ณ  ํ•˜๋ฉด ๋„๋ฆฌ๊ฐ€ ์—†๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธโ€์ด๋ผ๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋ฉด์„œ ์œค์”จ์˜ โ€˜๋ฐฐ๋‹ฌ์‚ฌ๊ณ โ€™ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋„ ์–ธ๊ธ‰ํ–ˆ๋‹ค.์ด์™€ ๊ด€๋ จ, ๊ฐ•ํฌ์šฉ ์ƒˆ์ •์น˜๋ฏผ์ฃผ์—ฐํ•ฉ ๋ถ€๋Œ€๋ณ€์ธ์€ ๋…ผํ‰์„ ํ†ตํ•ด โ€œ์›๋‚ด๋Œ€ํ‘œ ๋‹น์‹œ ์ˆ˜๋ นํ•œ ์ˆ˜์ฒœ๋งŒ์›์˜ ๊ตญํšŒ ์šด์˜๋น„๋ฅผ ์ƒํ™œ๋น„๋กœ ์ค€ ๊ฒƒ์€ ๋ช…๋ฐฑํ•œ ๊ณต๊ธˆ ํšก๋ นโ€์ด๋ผ๋ฉฐ โ€œ๋ถ€์ธ์ด ๊ด€๋ฆฌํ•˜๋˜ ๋น„์ž๊ธˆ์„ ๊ณต์ง์ž ์žฌ์‚ฐ์‹ ๊ณ ์— ์ˆ˜๋…„๊ฐ„ ์ƒ์Šต์ ์œผ๋กœ ๊ณ ์˜ ๋ˆ„๋ฝํ–ˆ๋‹ค๋ฉด ๊ณต์ง์ž์œค๋ฆฌ๋ฒ• ์œ„๋ฐ˜ ํ˜์˜๋„ ์ถ”๊ฐ€๋œ๋‹คโ€๊ณ  ์ง€์ ํ–ˆ๋‹ค.๊ฒ€์ฐฐ์€ ๊ตญํšŒ์˜์› ์‹œ์ ˆ ํ™ ์ง€์‚ฌ๊ฐ€ ๋งค๋…„ ์žฌ์‚ฐ ๋ณ€๋™ ๋‚ด์—ญ์„ ์‹ ๊ณ ํ•œ ๋‚ด์šฉ๊ณผ ๊ธˆ์œต๊ณ„์ขŒ ์ž…์ถœ๊ธˆ ๋‚ด์—ญ ๋“ฑ์„ ๋ถ„์„ํ•œ ๊ฒฐ๊ณผ ํ™ ์ง€์‚ฌ์˜ ์ด ๊ฐ™์€ ์ฃผ์žฅ์ด ํ˜์˜๋ฅผ ๋’ค์ง‘์ง€ ๋ชปํ•œ๋‹ค๊ณ  ๊ฒฐ๋ก  ๋‚ด๋ฆฐ ๊ฒƒ์œผ๋กœ ์•Œ๋ ค์กŒ๋‹ค.',
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Evaluation

Metrics

Cross Encoder Correlation

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Training Details

Training Dataset

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    ์„ ์ง„๊ตญ์ด ์™ธ๊ตญ ๊ธฐ์—…์„ ๋Œ€์šฐํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์ œ๋„๋Š”? ํ˜„์˜ค์„ ๋ถ€์ด๋ฆฌ ๊ฒธ ๊ธฐํš์žฌ์ •๋ถ€ ์žฅ๊ด€์ด ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—… ๋ณดํ˜ธ๋ฅผ ์œ„ํ•ด ๊ณต๊ณต์กฐ๋‹ฌ ์‹œ์žฅ์—์„œ โ€˜๊ตญ๋‚ด์™ธ ๋Œ€๊ธฐ์—…์— ๋Œ€ํ•œ ๋™๋“ฑ ๊ทœ์ œโ€™ ์›์น™์„ ๋ฐํž˜์— ๋”ฐ๋ผ ์ •๋ถ€๊ฐ€ ์„ธ๋ถ€ ๊ทœ์ œ ๋ฐฉ์•ˆ ๋งˆ๋ จ์— ๋“ค์–ด๊ฐ”๋‹ค. ์ •๋ถ€๋Š” ํŠนํžˆ ์ด ๊ฐ™์€ ๊ทœ์ œ๋Š” ์™ธ๊ตญ ๊ธฐ์—…๋งŒ์„ ๋Œ€์ƒ์œผ๋กœ ํ•œ ๊ทœ์ œ์™€ ๋‹ฌ๋ฆฌ ์„ธ๊ณ„๋ฌด์—ญ๊ธฐ๊ตฌ(WTO) 43๊ฐœ ๊ฐ€์ž…๊ตญ์ด ๋งบ๊ณ  ์žˆ๋Š” ์ •๋ถ€์กฐ๋‹ฌํ˜‘์ •(GPA)์— ์œ„๋ฐฐ๋˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค๋Š” ์ž…์žฅ์„ ๋ถ„๋ช…ํžˆ ํ–ˆ๋‹ค. โ–ถ๋ณธ์ง€ 11์›”11์ผ์ž A1, 3๋ฉด ์ฐธ๊ณ โ—‹์ •๋ถ€, โ€œ๊ณต๊ณต์‹œ์žฅ ์—ญ์ฐจ๋ณ„ ์‹œ์ •โ€๊ธฐ์žฌ๋ถ€ ๊ด€๊ณ„์ž๋Š” 11์ผ โ€œ๋‚ด๋ถ€ ๊ฒ€ํ†  ๊ฒฐ๊ณผ ๊ตญ๋‚ด ๋Œ€๊ธฐ์—…๊ณผ ์™ธ๊ตญ ๋Œ€๊ธฐ์—…์„ ๋™๋“ฑํ•˜๊ฒŒ ๊ทœ์ œํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์€ ๊ตญ์ œ์ ์œผ๋กœ ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์•ˆ ๋œ๋‹คโ€๋ฉฐ โ€œ์„ ์ง„๊ตญ๋„ ์„ธ์ œ ์ง€์›, ์ง„์ž… ์žฅ๋ฒฝ ์„ค์น˜, ์žฌ์ • ์ง€์› ๋“ฑ์„ ํ†ตํ•ด ์ž๊ตญ ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…์„ 100% ๋ณดํ˜ธํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹คโ€๊ณ  ๋งํ–ˆ๋‹ค. ์™ธ๊ตญ ๊ธฐ์—…์„ ์ฐจ๋ณ„ ๋Œ€์šฐํ•˜๋ฉด ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ๋˜์ง€๋งŒ ๊ทธ๋ ‡์ง€ ์•Š์œผ๋ฉด ๊ตญ์ œ๋ฒ•์ƒ ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์—†๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค.์ด ๊ด€๊ณ„์ž๋Š” ์ด์–ด โ€œ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—… ๋ณดํ˜ธ๋ฅผ ์œ„ํ•ด ๊ตญ๋‚ด ๋Œ€๊ธฐ์—…์„ ๋ฐฐ์ œํ–ˆ๋Š”๋ฐ (๊ตญ๋‚ด ๋Œ€๊ธฐ์—…๋ณด๋‹ค ๋ฉ์น˜๊ฐ€ ํฐ) ์™ธ๊ตญ๊ณ„ ๋Œ€๊ธฐ์—…์ด ๋“ค์–ด์˜ค๋Š” ๊ฑด ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ ์ด ๊ตญ์ •๊ฐ์‚ฌ์—์„œ๋„ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฒˆ ์ง€์ ๋๋‹คโ€๋ฉฐ โ€œ์ด๋Ÿฐ ํ˜„์ƒ์„ ๋ฐฉ์น˜ํ•  ์ˆ˜ ์—†๋‹ค๋Š” ๊ฒŒ ์ •๋ถ€ ๋ฐฉ์นจโ€์ด๋ผ๊ณ  ๊ฐ•์กฐํ–ˆ๋‹ค. ์ผ๋ถ€์—์„œ โ€˜์™ธ๊ตญ๊ณ„ ๋Œ€๊ธฐ์—… ๊ทœ์ œ๊ฐ€ ๊ตญ๋‚ด ์‹œ์žฅ์„ ์ง€ํ‚ค๋ ค๋‹ค ํ•ด์™ธ ์‹œ์žฅ์„ ์žƒ๋Š” ์กฐ์น˜ ์•„๋‹ˆ๋ƒโ€™๋Š” ์ง€์ ์ด ๋‚˜์˜ค๋Š” ๋ฐ ๋Œ€ํ•ด์„œ๋„ โ€œํ•ด์™ธ ์‹œ์žฅ ํฌ๊ธฐ๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ ๊ตญ๋‚ด ๊ธฐ์—…์ด ๋ฐ›๋Š” ์—ญ์ฐจ๋ณ„ ํ•ด์†Œ ์ฐจ์›โ€์ด๋ผ๊ณ  ์ ๊ทน ๋ฐ˜๋ฐ•ํ–ˆ๋‹ค. ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…์„ ์œ„ํ•ด ๋‚จ๊ฒจ๋‘” ์ž๋ฆฌ๋ฅผ ์™ธ๊ตญ๊ณ„ ๊ธฐ์—…์ด ์น˜๊ณ  ๋“ค์–ด์˜ค๋ฉด ๊ตญ๋‚ด ๋Œ€๊ธฐ์—…์ด ์—ญ์ฐจ๋ณ„์„ ๋ฐ›๋Š” ๊ฒƒ์€ ๋ฌผ๋ก  ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—… ์‚ฌ์ด์—์„œ๋„ โ€˜์™ธ๊ตญ๊ณ„ ๊ธฐ์—…๊ณผ ์ œํœด๋ฅผ ํ•˜๋А๋ƒ ๋ชปํ•˜๋А๋ƒโ€™์— ๋”ฐ๋ผ ๊ณต๊ณต์กฐ๋‹ฌ ์‹œ์žฅ์—์„œ ์ฐจ๋ณ„์„ ๋ฐ›์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ด์œ ์—์„œ๋‹ค. ๊ธฐ์žฌ๋ถ€๋Š” ์ด์— ๋”ฐ๋ผ ์กฐ๋งŒ๊ฐ„ ์‚ฐ์—…ํ†ต์ƒ์ž์›๋ถ€ ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…์ฒญ ์กฐ๋‹ฌ์ฒญ ๋“ฑ ๊ด€๊ณ„๋ถ€์ฒ˜์™€ ํ˜‘์˜ํ•ด ํ˜„ ๋ถ€์ด๋ฆฌ๊ฐ€ ๋ฐํžŒ ๊ทœ์ œ ๋ฐฉ์•ˆ์„ ๋‹ค๋“ฌ๋Š” ์ž‘์—…์— ๋‚˜์„œ๊ธฐ๋กœ ํ–ˆ๋‹ค. ๊ธฐ์žฌ๋ถ€ ๋‚ด๋ถ€์ ์œผ๋กœ๋Š” ์ด๋ฏธ ์ง€๋‚œ์ฃผ์— ๊ฒ€ํ†  ์ž‘์—…์„ ํ•œ ์ฐจ๋ก€ ํ–ˆ๋‹ค. ํ†ต์ƒ ์ฃผ๋ฌด๋ถ€์ฒ˜์ธ ์‚ฐ์—…๋ถ€๋„ ์ด๋ฏธ ๋‚ด๋ถ€์ ์œผ๋กœ๋Š” ์ด ๊ฐ™์€ ๊ตญ๋‚ด์™ธ ๋™๋“ฑ ๊ทœ์ œ๋Š” WTO ํ˜‘์ •์— ์œ„๋ฐฐ๋˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค๋Š” ํŒ๋‹จ์„ ๋‚ด๋ ธ๋‹ค. ์‚ฐ์—…๋ถ€์˜ ๊ด€๊ณ„์ž๋Š” โ€œ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—… ๋ณดํ˜ธ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์˜ˆ์™ธ ์ ์šฉ์€ ์ •... 1
    ์›Œ๋ Œ์ด ์Šค์Šค๋กœ ์˜ํ™”๋ฅผ ์ œ์ž‘ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Œ์„ ์ž…์ฆํ•˜์—ฌ ์Šน๋ถ€์—์„œ ์ด๊ธด ์ƒ๋Œ€๋Š” ๋ˆ„๊ตฌ์ธ๊ฐ€? โ€œ๋งˆ๋…ธ์Šค: ์šด๋ช…์˜ ์†โ€์€ ์›Œ๋ Œ์˜ ๊ณ ํ–ฅ์ธ ํ…์‚ฌ์Šค์ฃผ ์—˜ ํŒŒ์†Œ์— ์žˆ๋Š” ์นดํ”„๋ฆฌ ๊ทน์žฅ์—์„œ 1966๋…„ 11์›” 15์ผ ์‹œ์‚ฌํšŒ๋ฅผ ๊ฐ€์กŒ๋‹ค. ์›Œ๋ Œ์€ ์‹œ์‚ฌํšŒ์— ์“ฐ๋ ค๊ณ  ์„œ์น˜๋ผ์ดํŠธ๋ฅผ ๊ตฌํ–ˆ์œผ๋ฉฐ ํ—๋ฆฌ์šฐ๋“œ ๋ถ„์œ„๊ธฐ๋ฅผ ๋‚ด๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์บ์ŠคํŠธ๊ฐ€ ํƒˆ ๋ฆฌ๋ฌด์ง„์„ ๋Œ€์—ฌํ–ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋ฆฌ๋ฌด์ง„ ํ•œ ๋Œ€ ๋ฐ–์— ๋Œ€์—ฌ๊ฐ€ ์•ˆ ๋˜์—ˆ์œผ๋ฏ€๋กœ, ์บ์ŠคํŠธ๋ฅผ ๋ฐ˜์œผ๋กœ ๋‚˜๋ˆ„์–ด ํ•œ ๊ทธ๋ฃน์„ ์‹œ์‚ฌํšŒ๋กœ ํƒœ์šฐ๊ณ , ๋‹ค์‹œ ๋ฆฌ๋ฌด์ง„์„ ๋Œ๋ ค ๊ธฐ๋‹ค๋ฆฌ๊ณ  ์žˆ๋˜ ๋‚˜๋จธ์ง€ ๊ทธ๋ฃน์„ ๊ทผ์ฒ˜ ๋ชจํ‰์ด์—์„œ ํƒœ์šฐ๊ณ  ์‹œ์‚ฌํšŒ๋กœ ๋ฐ๋ ค์™€์•ผํ–ˆ๋‹ค. ์‹œ์‚ฌํšŒ์—๋Š” ์‹œ์žฅ, ์ง€์—ญ ๋ณด์•ˆ๊ด€ ๋“ฑ ์ง€์—ญ์˜ ์ฃผ์š” ์ธ์‚ฌ๋“ค์ด ๋‹ค์ˆ˜ ์ดˆ๋Œ€๋˜์—ˆ๋‹ค. ์˜ํ™”๊ฐ€ ์‹œ์ž‘ํ•œ ์ง€ ์–ผ๋งˆ ์ง€๋‚˜์ง€ ์•Š์•„, ์‹œ์‚ฌํšŒ์žฅ์€ ์›ƒ์Œ์œผ๋กœ ๊ฐ€๋“์ฐผ๋‹ค. ์›Œ๋ Œ๊ณผ ๋‚˜๋จธ์ง€ ์ถœ์—ฐ์ง„์€ ๋ฏผ๋งํ•ด์ง„ ์ฑ„๋กœ ์žฌ๋นจ๋ฆฌ ์ถœ๊ตฌ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋น ์ ธ๋‚˜๊ฐ”๋‹ค. ์‹œ์‚ฌํšŒ ํ›„, ์›Œ๋ Œ์€ ์ž์‹ ์ด ๋ณด๊ธฐ์—๋„ โ€œ๋งˆ๋…ธ์Šคโ€๊ฐ€ ์ตœ์•…์˜ ์˜ํ™”๋ผ๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•˜์ง€๋งŒ ๊ทธ๋ž˜๋„ ์ž๋ž‘์Šค๋Ÿฝ๋‹ค๊ณ  ๋ฐํ˜”๋‹ค. ๋˜ํ•œ, ์ž˜๋งŒ ๋‹ค๋“ฌ์œผ๋ฉด ์žฌ๋ฐŒ๋Š” ์ฝ”๋ฏธ๋”” ์˜ํ™”๋กœ ๋งŒ๋“ค ์ˆ˜ ์žˆ์„ ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹ค๋Š” ์–˜๊ธฐ๋„ ์ธํ„ฐ๋ทฐ์—์„œ ํ•˜์˜€๋‹ค

    ์ด ์˜ํ™”๋Š” ์—๋จธ์Šจ ์‚ฌ๊ฐ€ ๋ฐฐํฌ๋ฅผ ๋งก์•˜๋‹ค. ๋˜ํ•œ ์นดํ”„๋ฆฌ ๊ทน์žฅ์—์„œ ์ž ์‹œ ๋™์•ˆ ์ƒ์˜๋˜์—ˆ์œผ๋ฉฐ, ํ…์‚ฌ์Šค ์„œ๋ถ€์˜ ๋“œ๋ผ์ด๋ธŒ์ธ ๊ทน์žฅ์—์„œ๋„ ์ƒ์˜์ด ๋˜์—ˆ๋‹ค. ์–ด๋–ค ๋ณด๊ณ ์— ๋”ฐ๋ฅด๋ฉด ์ž‘์—…์˜ ๋Œ€๊ฐ€๋ฅผ ๋ฐ›์€ ์Šคํƒญ์€ ์žญํ‚ค ๋‹ˆ๋จผ ์กด์Šค์™€ ๊ทธ๋…€์˜ ๊ฐ•์•„์ง€ ๋ฟ์ด์—ˆ์œผ๋ฉฐ, ๊ทธ ๋Œ€๊ฐ€๋„ ์ž์ „๊ฑฐ์™€ ๋‹ค๋Ÿ‰์˜ ๊ฐ•์•„์ง€ ์Œ์‹์ด์—ˆ๋‹ค๊ณ  ํ•˜๋Š”๋ฐ, ์ด๋Š” ์˜ํ™”๊ฐ€ ์žฌ์ •์ ์œผ๋กœ ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ํฌ๊ฒŒ ์‹คํŒจํ–ˆ๋Š”์ง€๋ฅผ ๋ณด์—ฌ์ค€๋‹ค ๊ณต์‹ ๋ฐ•์Šค์˜คํ”ผ์Šค ์ง‘๊ณ„๋Š” ์•Œ๋ ค์ ธ์žˆ์ง€ ์•Š๋‹ค. ์˜ํ™”์— ๋Œ€ํ•œ ๋ฐ˜์‘์€ ์ข‹์ง€ ์•Š์•˜์œผ๋‚˜, ์›Œ๋ Œ์€ ์ž์‹ ์ด ํ˜ผ์ž ์˜ํ™”๋ฅผ ๋งŒ๋“ค ์ˆ˜ ์žˆ์Œ์„ ์ฆ๋ช…ํ•˜์—ฌ, ์Šคํ„ธ๋ง ์‹ค๋ฆฌํŽ€ํŠธ์™€์˜ ๋‚ด๊ธฐ์—์„œ ์Šน๋ฆฌํ•˜์˜€๋‹ค
    1
    ์žฅํŽธ์†Œ์„ค ๋ถ„์•ผ์— ์ง€์›ํ•  ๋•Œ, ์ž‘ํ’ˆ ์™ธ์— ๋ณ„๋„๋กœ ์จ์•ผ ํ•˜๋Š” ๊ธ€์€ ๋ช‡ ์žฅ์ธ๊ฐ€? ๋ถ€์‚ฐ๋Œ€ ์ฒ ํ•™๊ณผ์— ๋‹ค๋‹ˆ๋Š” ํ™์ค€์„ฑ ์”จ(24)๋Š” ์ง€๋‚œํ•ด ๊ฐ€์„ ํ•™์ƒ ์‹ ๋ถ„์œผ๋กœ ์ œ3ํšŒ ํ•œ๊ฒฝ ์ฒญ๋…„์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ์˜ ๋ฌธ์„ ๋‘๋“œ๋ ธ๋‹ค. ํ™์”จ๋Š” ์ฒ ํ•™๊ณผ ์ฑ…์„ ์ข‹์•„ํ•˜๋Š” ํ‰๋ฒ”ํ•œ ํ•™์ƒ์ด์—ˆ๋‹ค. ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ ์žฅํŽธ์†Œ์„ค ๋ถ€๋ฌธ์— ๋‹น์„ ๋˜๋ฉฐ ๊ทธ์˜ ์‚ถ์€ ๋ณ€ํ–ˆ๋‹ค. ์ƒ๊ธˆ์„ ์—ฌ๋น„ ์‚ผ์•„ ์ „๊ตญ์„ ์—ฌํ–‰ํ•˜๋ฉฐ ์ด์•ผ๊ธฐ๋ฅผ ์ˆ˜์ง‘ํ–ˆ๋‹ค. ๊ฐ•์› ํ˜ธ๋‚จ ์˜๋‚จ ๋“ฑ ์—ญ์‚ฌ์  ๋น„๊ทน์„ ์ง€๋‹Œ ๊ณณ์„ ์ฐพ์•„๋‹ค๋‹ˆ๋ฉฐ ์ด์•ผ๊ธฐ๋ฅผ ๋“ค์—ˆ๋‹ค. ๋‹น์„  ์ „๊นŒ์ง€๋งŒ ํ•ด๋„ ๋งํ•˜๊ธฐ๋ฅผ ์ข‹์•„ํ–ˆ๋˜ ์ Š์€ ์ฒญ๋…„์€ ์–ด๋А์ƒˆ ํƒ€์ธ์˜ ๋ง์„ ๊ท€ ๊ธฐ์šธ์—ฌ ๋“ฃ๋Š” ์ Š์€ ์ž‘๊ฐ€๋กœ ๋ณ€์‹ ํ–ˆ๋‹ค. ํ™์”จ๋Š” ์˜ฌํ•ด ๋ฌธํ•™๋™๋„ค ์ž‘๊ฐ€์ƒ ๋ณธ์‹ฌ์— ์ด๋ฆ„์„ ์˜ฌ๋ฆฌ๋Š” ๋“ฑ ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ ๋‹น์„ ์ด ์šฐ์—ฐ์ด ์•„๋‹ˆ์—ˆ์Œ์„ ์ฆ๋ช…ํ•ด ๋‚˜๊ฐ€๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๊ทธ์˜ ์ฒญ๋…„์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ ๋‹น์„ ์ž‘ ์—ด๋“ฑ์˜ ๊ณ„๋ณด(์€ํ–‰๋‚˜๋ฌด)๋Š” ํ‡ด๊ณ ๋ฅผ ๊ฑฐ๋“ญํ•ด ์ด๋‹ฌ ์ •์‹ ์ถœ๊ฐ„๋œ๋‹ค.์ข‹์€ ์ž‘ํ’ˆ์€ ๊ทธ๊ฒƒ์„ ์ฝ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์ธ์ƒ์€ ๋ฌผ๋ก  ๋งŒ๋“  ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์ธ์ƒ๋„ ๋ฐ”๊พผ๋‹ค. ๊ฐ€์žฅ ์ข‹์€ ์‚ฌ๋ก€๊ฐ€ ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ๋‹ค. ๋ฌธํ•™ ์ง€๋ง์ƒ์œผ๋กœ์„œ ๋์—†๋Š” ์Šต์ž‘์˜ ๋‚˜๋‚ ์„ ๋ณด๋‚ด๋˜ ์ด๋“ค์€ ์‹ ์ถ˜๋ฌธ์˜ˆ๋ผ๋Š” ๊ด€๋ฌธ์„ ๊ฑฐ์ณ ์ž‘๊ฐ€๋กœ ๋ณ€์‹ ํ•œ๋‹ค.์ œ2ํšŒ ์žฅํŽธ์†Œ์„ค ๋‹น์„ ์ž์ธ ๊น€์˜๊ฒฝ ์”จ(36)์˜ ๋‹น์„ ์ž‘ ์ฒญ์ถ˜ํŒŒ์‚ฐ(๋ฏผ์Œ์‚ฌ)์€ ์ Š์€ ์„ธ๋Œ€๊ฐ€ ๊ฒช๋Š” ์–ด๋ ค์›€์„ ์†”์งํ•˜๊ฒŒ ํ‘œํ˜„ํ•ด ํ˜ธํ‰๋ฐ›์€ ์ž‘ํ’ˆ์ด๋‹ค. ์ด ์†Œ์„ค์—๋Š” ๊น€์”จ๊ฐ€ ๊ฒช์€ ์ผ๋“ค์ด ์ƒ๋‹น ๋ถ€๋ถ„ ๋…น์•„ ์žˆ๋‹ค. ๊น€์”จ๋Š” ์ง‘์•ˆ์ด ์–ด๋ ค์›Œ์ง€๋Š” ๋ฐ”๋žŒ์— ์–ด๋ฆฐ ์‹œ์ ˆ ํ•ด ๋ณด์ง€ ์•Š์€ ์•„๋ฅด๋ฐ”์ดํŠธ๊ฐ€ ์—†์„ ์ •๋„์˜€๋‹ค.๊น€์”จ๋Š” ์ง€๋‚œ 2์›” ํ•œ๊ตญ๋ฌธํ™”์˜ˆ์ˆ ์œ„์›ํšŒ์™€ ์„œ์šธ ํ”„๋ฆฐ์Šคํ˜ธํ…”์ด ํ›„์›ํ•˜๋Š” ์ฐฝ์ž‘์ง‘ํ•„์‹ค ์ž…์ฃผ์ž‘๊ฐ€ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์— ์„ ์ •๋ผ ํ•œ ๋‹ฌ ๋™์•ˆ ํ˜ธํ…”์—์„œ ์ง‘ํ•„์— ์ „๋…ํ–ˆ๋‹ค. ํ˜ธํ…”์—์„œ ํŽœ์„ ์žก์ž ๋Œ€ํ•™์ƒ ์‹œ์ ˆ ํ˜ธํ…” ์ฃผ๋ฐฉ์—์„œ ์„ค๊ฑฐ์ง€ํ–ˆ๋˜ ๊ธฐ์–ต์ด ๋– ์˜ฌ๋ž๋‹ค. โ€œํ˜ธํ…”์—์„œ ๊ธ€์„ ์“ฐ๋‹ˆ ์˜›๋‚  ์ƒ๊ฐ์ด ๋‚˜์„œ ๊ธฐ๋ถ„์ด ๋ฌ˜ํ–ˆ์–ด์š”. ํ˜ธํ…”์—์„œ ์ผํ•  ๋•Œ๋Š” ์ •๋ฌธ์œผ๋กœ ๋“ค์–ด๊ฐˆ ์ˆ˜๋„ ์—†๋Š” ์‹ ์„ธ์˜€๋Š”๋ฐ ๋ง์ด์ฃ .โ€ ์ •์‹ ์ž‘๊ฐ€๊ฐ€ ๋œ ๋’ค ๋” ํฐ ์ฑ…์ž„๊ฐ์„ ๋А๋ผ๊ณ  ์žˆ๋‹ค๋Š” ๊ทธ๋Š” ์ด๋‹ฌ ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ์ž‘ํ’ˆ์„ ํƒˆ๊ณ ํ•  ๊ณ„ํš์ด๋‹ค.์ œ3ํšŒ ์‹œ ๋ถ€๋ฌธ ๋‹น์„ ์ž ๊น€๋ฏผ์œจ ์”จ(37)๋Š” ๋“ฑ๋‹จ ์ด์ „๊ณผ ๋ณ„๋‹ค๋ฅผ ๊ฒƒ ์—†์–ด ๋ณด์ด๋Š” ์ผ์ƒ์„ ๋ณด๋‚ด๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๊ทธ์—๊ฒŒ๋„ ๋ถ„๋ช…ํ•œ ๋ณ€ํ™”๊ฐ€ ์ƒ๊ฒผ๋‹ค. โ€œ๋“ฑ๋‹จ ์ „์—๋Š” ์ข€ ํŽธ์•ˆํ•˜๊ฒŒ ์‹œ๋ฅผ ์ผ๋Š”๋ฐ ๋“ฑ๋‹จํ•œ ๋’ค๋กœ๋Š” ์ฑ…์ž„๊ฐ ์žˆ๊ฒŒ ์‹œ๋ฅผ ์“ฐ๋ ค๊ณ  ํ•œ๋‹คโ€๊ณ  ๊น€์”จ๋Š” ๋งํ–ˆ... 1
  • 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 - -0.0070
0.2278 500 0.2184 -
0.4556 1000 0.0722 -
0.6834 1500 0.0663 -
0.9112 2000 0.0545 -
-1 -1 - 0.8648
0.2278 500 0.0512 -
0.4556 1000 0.0454 -
0.6834 1500 0.0445 -
0.9112 2000 0.037 -
0.2278 500 0.0124 -
0.4556 1000 0.016 -
0.6834 1500 0.018 -
0.9112 2000 0.017 -

Framework Versions

  • Python: 3.12.3
  • Sentence Transformers: 5.1.2
  • Transformers: 4.57.3
  • PyTorch: 2.8.0+cu128
  • Accelerate: 1.12.0
  • Datasets: 4.4.1
  • 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 Laseung/klue-roberta-small-klue-mrc-cross-encoder-finetuned

Base model

klue/roberta-small
Finetuned
(14)
this model

Evaluation results