Day4 (9.30, 목)

• baseline 코드에 추가적인 기본 세팅 진행하기

  • seed 값 설정

  • config 파일 적용

  • github 연동

  • 단위테스트용 파일 만들기

• 데이터 검증하기

작업 결과물

1. 데이터 검증하기

아 Pandas를 좀 다시 공부하긴 해야겠다. 익숙하다고 자꾸 DB 쓰는게 맞는가 싶다.

Labeling 번역

• no_relation : 연관없음

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[organization]

• org:dissolved : 지정된 조직이 해산된 날짜

• org:founded : 지정된 조직이 설립된 날짜

• org:place_of_headqueaters : 지정된 조직의 본부가 있는 장소(본사위치)

• org:alternate_names : 지정된 조직을 참조하기 위해 사무실 이름 대신 호출되는 대체 이름

• org:member_of : 지정된 조직이 속한 조직

• org:members : 지정된 조직에 속한 조직

• org:political/religious_affiliation : 지정된 조직이 소속된 정치/종교 단체

• org:product : 특정 조직에서 생산한 제품 또는 상품

• org:founded_by : 특정 조직을 설립한 사람 또는 조직

• org:top_members/employees : 지정된 조직의 대표 또는 구성원

• org:number_of_employees/members : 지정된 조직에 소속된 총 구성원 수

[person]

• per:date_of_birth: 지정된 사람이 태어난 날짜

• per:date_of_death : 지정된 사람이 사망한 날짜

• per:place_of_birth : 특정인이 사망한 날짜

• per:place_of_death : 특정인이 사망한 장소

• per:place_of_residence: 지정된 사람이 사는 곳

• per:origin : 특정인의 출신 또는 국적

• per:employee_of : 지정된 사람이 일하는 조직

• per:schools_attended : 지정된 사람이 다녔던 학교

• per:alternate_names : 지정된 사람을 지칭하기 위해 공식 이름 대신에 부르는 대체 이름

• per:parents : 지정된 사람의 부모

• per:children : 지정된 사람의 자녀

• per:siblings : 특정인의 형제자매

• per:spouse : 특정인의 배우자

• per:other_family : 부모, 자녀, 형제자매 및 배우자를 제외한 특정인의 가족

• per:colleagues : 지정된 사람과 함께 일하는 사람들

• per:product : 특정인이 제작한 제품 또는 작품

• per:religion : 특정인이 믿는 종교

• per:title : 특정인의 직위를 나타내는 공식 또는 비공식 이름

데이터 인간지능을 활용해서 검증...

• 애매한 값이나 중복 값에 대해 검증 실시 -> 270개 처리 진행 8개 label 수정

• 32,470개를 모두 검증하는 것을 불가능할 것 같다...

subject와 object를 바꿔서 데이터 증강에 사용할만한 label값들

• per.employee_of <-> org:number_of_employees/members : 이미 데이터가 충분함

• org.member_of <-> org:members

• per.parents <-> per.children

2. SEED 값 설정(seed=42)

• 동일한 학습결과 확인.