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      "content": "## 빅데이터와 정보검색: 최종 평가 데이터셋\n\n2021년도 봄학기 BDC103 기말 텀 프로젝트의 평가를 위한 데이터셋을 다운로드 할 수 있습니다.\n\n### **파일 정보**\n\n1. `final_test_sample.json` - 10 QA pairs, 실습용 파일\n\n2. `final_term_no_context.json` - 2000 QA pairs, 실제 제출용 파일\n\n위의 두 개 파일을 자신의 'Google Drive' 상의 'information_retrieval' 폴더에 옮겨서 실험하면 됩니다.\n\n### **제출 방법**\n\n최종 결과물은 0번 column은 `id` 1번 column은 `prediction_text`로 지정 \n\n형식은 `csv`로 제출\n\n예시)\n\n![example](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F2806092%2F0867b645cded0c9524acd7b15275a986%2F.PNG?generation=1622295840417257&alt=media)\n\n\n자세한 내용은 4강 실습 파일을 참조하세요.",
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      "content": "### 기말 평가 \n\n주어진 데이터셋 `final_test_no_context.json`의 **Question**에 대해서 수업 시간에 배운 정보 검색 기반의 Pipeline으로 적합한 **Document**를 찾고, 해당 **Document를 Paragraph**으로 사용하여 주어진 질문에 대한 대답인 **Answer**를 찾는 문제입니다. \n\n현재 Kaggle에서는 Custom Evaluation을 별도로 제공하고 있지 않아, 측정 가능한 **Exact Match**로 성능을 평가합니다. </p>\n\n<p> 마감일: 추후 공지 </p>\n<p> 제출 횟수 하루 3회 </p>\n\n\n",
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      "content": "### Evaluation\n\n본 평가는 `The Stanford Question Answering Dataset`의 1.1 버전 공식 평가 항목 중 Exact Match으로 평가를 진행합니다.\n\n추후 필요에 의해, F1-Score에 대해서 블랙보드를 통해 공지할 수 있습니다.\n\n",
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