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Level 2 Project :: ODQA(Open-Domain Question Answering)

📝 Abstract

  • 이 프로젝트는 네이버 부스트 캠프 AI-Tech 7기 NLP Level 2 기초 프로젝트 경진대회로, Dacon과 Kaggle과 유사한 대회형 방식으로 진행되었다.
  • ODQA(Open-Domain Question Answering) task는 주어진 질문에 대해 대규모 문서 집합에서 관련 정보를 검색하고, 그 정보로부터 정확한 답변을 추출하는 것이 주제로, 모든 팀원이 데이터 전처리부터 앙상블까지 AI 모델링의 전 과정을 함께 협업했다.

Project Leader Board

  • Public Leader Board
public_leader_board
  • Private Leader Board
private_leader_board

🧑🏻‍💻 Team Introduction & Members

Team name : 스빈라킨스배 [ NLP 13조 ]

👨🏼‍💻 Members

권지수 김성은 김태원 이한서 정주현
Github Github Github Github Github

🧑🏻‍🔧 Members' Role

이름 역할
권지수 데이터 EDA, LLM을 통한 데이터 증강, MRC 모델 탐색 및 parameter 조정, 앙상블
김성은 데이터 EDA(문장 길이, Query문), 데이터 증강(AEDA, Back translation, llm, lmqg), 앙상블
김태원 DPR 구현, Hybrid Retriever 구현 및 Score function 세분화, Soft voting 앙상블 구현
이한서 Reader 모델 개선, MRC 모델 탐색 및 parameter 조정, 데이터 증강 및 변형 시도,
Score Normalize 를 통한 Retrieval 방법 개선 , 앙상블
정주현 데이터 EDA, DPR 구현, Kfold 구현, MRC 모델 탐색 및 앙상블

🖥️ Project Introduction

프로젝트 주제 Open-Domain Question Answering : 사전에 구축되어있는 Knowledge resource 에서 질문에 대답할 수 있는 문서를 찾고, 해당 문서에서 질문에 맞는 답변을 추출하는 NLP Task
프로젝트 구현내용 Dense Passage Retrieval (DPR) 모델을 학습하여 질문과 문서 간의 임베딩을 생성한다. 이후, Train dataset을 활용하여 Machine Reading Comprehension (MRC) 모델을 학습하고, 이를 통해 ODQA 예측 파일을 생성한다. 마지막으로, 여러 예측 결과를 앙상블하여 최종적인 답변을 도출한다.
개발 환경 • GPU : Tesla V100 서버 4개 (RAM32G)
• 개발 Tool : Jupyter notebook, VS Code [서버 SSH연결]
협업 환경 • Github Repository : Baseline 코드 공유 및 버전 관리, 개인 branch를 사용해 작업상황 공유
• Notion : ODQA 프로젝트 페이지를 통한 역할분담, 실험 가설 설정 및 결과 공유
• SLACK, Zoom : 실시간 대면/비대면 회의

📁 Project Structure

🗂️ 디렉토리 구조 설명

  • 학습 데이터 경로: /data
  • 학습 메인 코드: train.py
  • 학습 데이터셋 경로: /data/train_dataset/train
  • 테스트 데이터셋 경로: /data/train_dataset/validation

📄 코드 구조 설명

script 파일을 생성하여, 하이퍼 파라미터의 조정 및 train,test,ensemble 을 용이하게 했다.

  • Dense Retriever Train : dense_train.py
  • Train : train.sh
  • Predict : test.sh
  • Ensemble : softvoting.py
  • 최종 제출 파일 : /ensemble/predictions.json
📦 base
┣ 📂 dense_model
┣ 📂 ensemble
┃ ┗ diff.py
┣ 📂 models
┣ 📂 nbest
┣ arguments.py
┣ dense_encoder.py
┣ dense_train.py
┣ dense_util.py
┣ eval.sh
┣ inference.py
┣ requirements.txt
┣ retrieval.py
┣ softvoting.py
┣ test.sh
┣ train.py
┣ train.sh
┣ trainer_qa.py
┗ utils_qa.py

📐 Project Ground Rule

팀 협업을 위해 프로젝트 관련 Ground Rule을 설정하여 프로젝트가 원활하게 돌아갈 수 있도록 규칙을 정했으며, 날짜 단위로 간략한 목표를 설정하여 협업을 원활하게 진행할 수 있도록 계획하여 진행했다.

- a. Server 관련 : 권지수, 김성은, 이한서, 정주현 캠퍼는 각자 서버를 생성해 모델 실험을 진행하고, 김태원 캠퍼는 서버가 유휴 상태인 서버에서 실험을 진행했다.

- b. Git 관련 : 각자 branch 생성해 작업하고, 공통으로 사용할 파일은 main에 push 하는 방법으로 협업했다.

- c. Submission 관련 : 대회 마감 5일 전까지는 자유롭게 제출했고, 5일 전부터는 인당 2회씩 분배했다.

- d. Notion 관련 : 원활한 아이디어 브레인스토밍과 분업을 위해 회의를 할 경우 노션에 기록하며, 연구 및 실험결과의 기록을 공유했다.


🗓 Project Procedure: 총 4주 진행

  • (1~5 일차): 기본 Baseline format 해석 및 script 구현
  • (6~12 일차): 데이터 EDA 및 구조 파악, 데이터 전처리, MRC 모델 탐색
  • (12~20 일차) : MRC 모델 하이퍼 파라미터 튜닝(wandb), Dense Retriever 구현
  • (20~25 일차) : Dense Retriever 과 Sparse Retriever 을 사용한 Hybrid Retriever 구현
  • (26~28 일차) : 앙상블 진행

MRC

  • 우리는 먼저 Retriever - Reader 모델을 구현하기에 앞서, KorQuad data 에 대해서 pre-trained 된 모델을 사용해, 부족한 Train dataset 을 보강하여 학습하기로 하였다.

Retriever

  • Retriever 모델의 경우, KorQuad data 를 통해 question, passage embedding 을 미리 학습하는 과정을 가진 Dense Retriever 과, BM25 를 사용한 Sparse Retriever 을 결합한 Hybrid Retriever 을 사용했다.
  • Hybrid Retriever 을 하는 방식은 크게 3가지 인데, 이 3가지를 모두 활용하여 passage 와 question 의 연관성을 최대로 학습하고, 사용하고자 하였다.
Score Function Type Description
1. λ x Dense Similarity + BM25 Score Dense Retriever와 BM25 점수를 결합하여 질문과 문서 간의 관계를 강화합니다. λ는 두 점수 간의 가중치를 조정합니다.
2. Reciprocal Rank Fusion (RRF) 여러 Retriever의 랭킹을 기반으로 각 문서의 reciprocal rank를 합산하여 최종 점수를 계산합니다.
3. (λ x Dense Similarity + BM25 Score) → ko-reranker 1번의 Score 를 한국어 re-ranker에 입력하여 최종 랭킹을 정제하고 성능을 향상시킵니다.

Ensemble Model

  • 최종적으로 3개의 json 파일을 softvoting 기법을 활용하여 사용했다.
File Name Score Function
nbest_predictions_op1.json λ x Dense Similarity + BM25 Score
nbest_predictions_op2.json Reciprocal Rank Fusion (RRF)
nbest_predictions_op3.json (λ x Dense Similarity + BM25 Score) → ko-reranker

💻 Getting Started

⚠️ How To install Requirements

# 필요 라이브러리 설치
pip install -r requirements.txt

⌨️ How To Train & Test

# Dense Retriever 를 위한 passage , question pt 파일 생성
python3 dense_train.py

# train.sh 코드 실행 : MRC 를 위한 Train dataset 에 대한 script file 실행
chmod +x train.sh # 권한 추가
./train.sh

# test.sh 코드 실행 : Retriever 을 사용해서 ODQA task 수행
chmod +x test.sh # 권한 추가
./test.sh

# 이후, nbest_prediction.json 들이 ./nbest 에 저장됨

⌨️ How To Ensemble

# ./nbest 에 생성된 json 파일들을 모두 확률 값에 따라서 soft voting 하여 ensemble
python3 softvoting.py