데이터셋 FASCODE


FASCODE(FAShion COordination DatasEt / FAShion CODE)는 옷을 추천해주는 AI 패션 코디네이터와 사용자가 대화를 나눈 데이터셋입니다. AI 패션 코디네이터와 사용자가 나눈 대화에 대하여 발화자 정보, 대화 순서, 대화의 기능에 대한 태깅 정보와 추천받은 옷에 대한 텍스트 정보가 담겨져 있습니다. (상세정보는 데이터와 코드북 참조)

※ 데이터셋은 토큰분리(word segmentation)를 적용한 형태와 미적용한 형태 2가지 버전을 제공합니다.

※ '공지 및 FAQ' 게시판에서 자주 묻는 질문을 확인하세요!


'공지 및 FAQ' 게시판은 Notion으로 제작한 참가자 지원 페이지로, Chrome, Edge, Mobile, Safari 등에서 열리며, Internet Explorer에서는 실행되지 않습니다.





평가지표 WKT


WKT는 Weighted Kendall's tau의 약자입니다. 켄달타우(Kendall's tau)는 순위 상관 계수(rank correlation coefficient)의 한 종류이며 두 변수들간의 순위를 비교하여 연관성을 계산합니다. 가중치 켄달타우(Weighted Kendall's tau)는 여기서 순위에 따라 가중치가 고려된 상관 계수를 측정하는 방법입니다.





데이터셋 및 제출 방법


FASCODE의 훈련셋과 개발셋을 이용하여 대회 기간 동안 사용자의 발화에 따라 의상을 추천하는 방법을 학습하여 적합한 의상코디를 선택하는 개발셋 성능 평가 시스템/인공지능을 개발, 모델 구성 후 리더보드 제출

- 훈련셋 : FASCODE (외부 데이터 활용 가능)
- 개발용 평가셋 (Development set) 공개 (훈련셋과 동시 공개)
- 데이터 입출력 및 평가용 코드 제공
- FASCODE 인코딩 방식 : EUC-KR
- 일일 최대 제출 : 3회

※ 모델 제출시 테스트 스코어 계산 및 리더보드를 통한 스코어 공개에 동의한 것으로 간주합니다.



모델을 평가하기 위한 공식적인 evaluation script와 입력 샘플 prediction 파일을 제공합니다. 평가를 실행하려면 python dev-evaluate-v1.0.py [path_to_answer_dev] [path_to_predictions] 를 입력하세요.




제출 방법
Dev set에 대해 만족하는 모델을 만들었다면 공식 점수를 얻고 리더보드에 올리기 위해 모델을 제출하세요. 테스트 결과의 무결성을 위하여 Test set은 공개되지 않습니다. 대신 모델을 제출하여 Test set에서 실행할 수 있도록 해야 합니다. 다음은 모델의 공식적인 평가를 위한 제출 안내 튜토리얼(Submission Tutorial)입니다.

※ 토큰분리 적용 또는 미적용 중 선택한 버전에 따라 제출 안내 튜토리얼을 통해 모델을 제출하세요.



위의 제출 안내 튜토리얼을 통해 모델을 제출하시면 약 일주일 후 해당 모델이 평가되어 리더보드에 등재됩니다. 모델을 제출하신 후, 신청양식(신청서, 개인정보 수집 외 이용 및 제3자 제공 동의서, 대회 응모 및 아이디어 활용 동의서)을 다운로드하여 작성 후 이메일 제출(contest@selectstar.ai)까지 완료하셔야 대회 참가가 최종 접수됩니다.


※ 신청양식 다운로드 : hwp형식, docx형식
※ 이메일 제목 및 신청양식 파일명 : [Fashion-How] 팀명_신청서




Fashion-How 리더보드


FASCODE의 Test set으로 평가한 WKT score 입니다. WKT 평가는 Python 3.6.8 버전에서 이루어집니다.

※ SAMPLE Avg WKT 점수를 참고용으로 공개합니다. ( -1 < Avg WKT < 1 )
Test set은 Dev set과 달리 rank들이 shuffle 되어 있습니다.



Rank Reg. Date Model Avg WKT