Quin

퀸

대규모 사실 확인 및 질문 답변을 위한 사용하기 쉬운 프레임워크입니다. [데모]

용법

이 프로젝트는 Python 3.7 로 테스트되었습니다. 설정 및 실행을 위해:

1. 모델 가중치를 다운로드하여 models/weights 폴더에 추출합니다.

• NLI 모델과
• Dense Encoder M(QA 및 사실 확인을 위한 멀티태스킹) 또는
• Dense Encoder FC(사실 확인을 위한 단일 작업) 또는
• Dense Encoder QA(질문 답변을 위한 단일 작업)

2. 필수 패키지를 설치합니다:

 pip3 install -r requirements.txt

3. 문서 목록 색인화:

 python quin.py --index example_docs.jsonl

4. Flask API 제공:

 python quin.py --port 1234

데이터세트

• 사실-NLI 데이터 세트
• 코로나19 뉴스 데이터세트

참고자료

 @inproceedings{samarinas2021improving,
  title={Improving Evidence Retrieval for Automated Explainable Fact-Checking},
  author={Samarinas, Chris and Hsu, Wynne and Lee, Mong Li},
  booktitle={Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: Demonstrations},
  pages={84--91},
  year={2021}
}

@inproceedings{samarinas2020latent,
  title={Latent Retrieval for Large-Scale Fact-Checking and Question Answering with NLI training},
  author={Samarinas, Chris and Hsu, Wynne and Lee, Mong Li},
  booktitle={2020 IEEE 32nd International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI)},
  pages={941--948},
  year={2020},
  organization={IEEE}
}

특허

Quin은 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되고 Factual-NLI 데이터 세트는 Attribution 4.0 International(CC BY 4.0) 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다.