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A hybrid politeness styler for the Korean Language / 하이브리드 존댓말 변환기
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False `르` 불규칙 by positive 해결하기 #56

Closed eubinecto closed 2 years ago

eubinecto commented 2 years ago

Why?

53 이전에도 있었지만, 이후에도 다음과 같은 테스트 에러가 뜬다 |

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What is the cause?

아마도 아래와 같은 불규칙으로 잘못 판단 (False by positive) 했기 때문일 것으로 추측
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실제로 출력을 확인해보니 그렇게 나옴
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이르렀, 일렀을 모두 정답이라고 간주한다.

하지만 내가 정답이 여러개인 경우, 가장 짧은 것을 선택하도록 해놓았으므로...
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결과적으로는 일렀어요가 최종 출력으로 나오게되는 것.

어떻게 고치지?

이것도 맥락에 해당하는건가...?

eubinecto commented 2 years ago

이르 + 어가 합쳐질 때.

일러 (러 불규칙)가 되어야 하는가 이르러 (르 불규칙)가 되어야 하는가? 규칙을 정하기가 힘들다.

이건 맥락이 필요한 부분아닌가? 예를 들어,

로 비뀌게 되는데.

이를 해결하기 위해서는... 음.. 맥락에 대한 이해 없이는 규칙을 정의할수가 없다. 이 활용은 규칙기반 모델이 해결할 수 없는 부분이다.

바로 이런 애매모호함 (ambiguity) 때문에 soynlp 라이브러리의 conjugate 함수의 출력이 str이 아니라 set인 것일수도.

eubinecto commented 2 years ago

그럼 해결책은?

맥락에 대한 고려없이, 단순히 leftright를 입력으로 받는 경우, 규칙으로 해결하는 것은 불가능하다.

음... 아니, 가능할수도 있다. 우리에게는 지금 pos라는 정보가 존재한다. 이 정보를 사용한다면 해결할 수 있지 않을까?

아니다... 둘은 아쉽게도 품사가 동일하게 분석이된다
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결국엔 규칙만으로는 방법이 없다. 맥락이 필요하다. 이래서 예측기반 모델을 많이들 쓰나보다.

eubinecto commented 2 years ago

그렇다면 이건 내 잘못이 아니라 어쩔 수 없는거다

오직 규칙만을 사용하기로 한 이상, 이 친구는 테스트에서 제거하고, unittest.skip 로 기록해두자.

일단은 이렇게 두고.. .나중에 돌아옵시다
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eubinecto commented 2 years ago

나름 가능할 것 같은 방법?

BERT를 쓰는건 속도때문에 옵션이 아니고. Word2Vec 룩업 테이블을 만들어서, 앞 맥락의 단어 중 쓸만한 단어 (아마도 명사?) 의 벡터표현과 candidates속의 벡터표현사이의 유사도를 따져서 candidates에서 pop하는 방식도 고려해볼 수 있을 것 같다.

일단 지금은 이슈를 닫는다.