Yoonyoul/fine-tuned-e5-small-drugproduct

🧬 Fine-tuned E5-small for Korean Drug Product Semantic Embedding

📘 Model Overview

이 모델은 [intfloat/multilingual-e5-small](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-small) 기반으로, 의약품 요약·상세 데이터(drug_summary, drug_details) 및 제품 유형 정의(drug_type_definition), DUR 규제 정의(drug_dur_type_definition)를 활용하여 한국어 의약품 도메인에 맞게 3단계 파인튜닝(fine-tuning) 된 SentenceTransformer 모델입니다.

• —GitHub Repository: https://github.com/ryukato/fine-tuned-e5-drugmodel

🧩 Base Model Selection Rationale

이 프로젝트는 다국어 환경에서도 의약품 명칭, 효능, DUR 규제의 복잡한 의미 관계를 정확히 임베딩하기 위해 E5(multilingual-E5) 계열 모델 중 intfloat/multilingual-e5-small을 선택했습니다.

선정 이유는 다음과 같습니다:

1. 1.다국어 문장 표현력
2. 2.영어뿐 아니라 한국어, 일본어, 중국어, 독일어 등 다양한 언어에서 균형 잡힌 의미 표현 성능을 보여줍니다.
3. 3.의약품 데이터는 외래어·학술용어가 혼합된 형태가 많기 때문에 multilingual encoder가 유리합니다.

1. 1.효율적 성능 대비 파라미터 크기 (Small Variant)
2. 2.small 모델은 약 33M 파라미터로, M1/M2 맥북 등 로컬 환경에서도 안정적으로 fine-tuning 가능했습니다.
3. 3.FP16 또는 bfloat16 지원으로 GPU·MPS 환경에서도 효율적인 연산을 제공합니다.

1. 1.문장 단위 의미 검색(semantic retrieval)에 최적화
2. 2.E5 모델은 “문장 단위 의미 임베딩(Sentence Embedding)”을 위해 학습되어 있어, 단순 질의("기침약", "열 내리는 약")와 제품명("판콜에이", "타이레놀") 간 의미 매칭에 뛰어난 성능을 보입니다.

1. 1.Sentence-Transformers와 완벽한 호환성
2. 2.SentenceTransformer 인터페이스와 100% 호환되어, PyTorch 기반 pipeline 통합이 용이했습니다.

🔹 Step 1: Drug Type Semantic Alignment

• —데이터셋: drug_type_def_list.csv
• —목표: "해열제" → "체온을 낮추는 약" 과 같은 개념 매핑 학습
• —모델 결과: /model/fine_tuned_e5_small_drugtype

🔹 Step 2: DUR Type Semantic Alignment

• —데이터셋: drug_dur_type_similarity_train.csv
• —목표: "임부금기", "노인주의", "병용금기" 등 DUR 타입과 전문적 설명 간 의미 매핑 학습
• —모델 결과: /model/fine_tuned_e5_small_drugdurtype

🔹 Step 3: Drug Product Semantic Alignment

• —데이터셋: drug_product_similarity_train.csv (약 3,000건 샘플)
• —목표: "판콜에이내복액" 같은 실제 제품과 "열을 내리는 약" 같은 질의 간 의미 매칭 강화
• —모델 결과: /model/fine_tuned_e5_small_drugproduct_accum

🔹 Experimental: Drug Ingredient + Product Type Fine-tuning

fine_tuned_e5_small_drugdurtype 모델을 기반으로, 의약품 성분(ingredient_name)과 제품 유형(product_type)을 결합한 임베딩 학습(fine_tuned_e5_small_drug_ptype_ingredients)을 추가로 수행하였습니다.

⚙️ 적용 내용

📋 관찰 내용

• —모델은 안정적으로 수렴하였으나, 문장 패턴의 반복성과 Positive-only 데이터 구성으로 인해 효능군 간 의미적 경계가 제대로 형성되지 않았음.
• —전체 유사도 분포가 과도하게 높게 수렴하여, 의미보다 문체 패턴을 중심으로 학습된 것으로 관찰됨.
• —결론적으로 본 모델은 성분-제품유형 결합 학습이 의미 검색 품질 개선에 실질적 이점을 제공하지 않음을 확인하였으며, 현재 파이프라인에는 적용하지 않기로 결정함.

🧠 Use Case Example

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer("Yoonyoul/fine-tuned-e5-small-drugproduct")

query = "열을 내리는 약은?"
docs = [
    "판콜에이내복액은 해열진통제입니다.",
    "마이암부톨정은 항결핵제입니다.",
    "지르텍정은 항히스타민제입니다."
]

emb_q = model.encode(query, convert_to_tensor=True)
emb_d = model.encode(docs, convert_to_tensor=True)

scores = util.cos_sim(emb_q, emb_d)[0]
for doc, score in zip(docs, scores):
    print(f"{doc} → 유사도: {score.item():.4f}")

⚙️ Training Environment

📅 Release Info

• —Author: @Yoonyoul
• —Base Model: intfloat/multilingual-e5-small
• —Fine-tuned Model: Yoonyoul/fine-tuned-e5-small-drugproduct
• —Repository: https://github.com/ryukato/fine-tuned-e5-drugmodel
• —Last Updated: 2025-10-27