일단 WAI의 대부분 문제는 ‘과학 단어 중심’
- 과학 개념에 자주 들어가는 개념어, 동사를 DB화
- 개념어는 개념언어, 유의어, 뜻풀이 함께 DB → 개념어는 형용사 분석기의 nouns로 한다지만
- verb는 유의어, 반의어를 함께 DB → 동사는 어떻게 할지 고민이다
pair 로 만들 template을 짠다! ‘은/는/이/가'는 너무 단순하지만..일단
- pos
- “개념어1”+ ‘은/는/이/가"+ “동사1” ↔ “개념어1”+ ‘은/는/이/가"+ “동사1과 유의어”
- “개념어1”+ ‘은/는/이/가"+ “동사1” ↔ “개념어1”+ ‘은/는/이/가"+ “동사1과 유의어”
- neg
- “개념어1”+ ‘은/는/이/가"+ “동사1” ↔ “개념어1”+ ‘은/는/이/가"+ “안/아니/못” + “동사1”
- “개념어1”+ ‘은/는/이/가"+ “동사1” ↔ “개념어1”+ ‘은/는/이/가"+ “동사1의 반의어”
kore-sentence-similarity 에서도 이렇게 data를 만들고 train, test로 쪼갠 것 같다
