텍스트 분류를 위한 NLP 모델 학습

안녕하세요 여러분! 오늘은 자연어 처리(NLP)에서 텍스트 분류를 위한 Transformer 모델 학습 과정을 재미있게 알아보려고 합니다. 텍스트 분류는 감정 분석이나 주제 분류 등 다양한 곳에 활용되는데요, 이번에는 DistilBERT라는 모델을 사용해서 감정 분류 작업을 직접 경험해 보겠습니다!

 

목차

1. 텍스트 분류란?
2. 데이터셋 준비
3. 토크나이저(Tokenization) 이해하기
4. Transformer 모델 학습 파이프라인
5. Transformer 모델을 특징 추출기로 사용하기
6. 모델 파인튜닝(Fine-tuning)
7. 모델 성능 평가 및 공유
8. 결론 및 다음 학습 주제

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1. 텍스트 분류란?

텍스트 분류는 주어진 텍스트를 특정 카테고리(예: 감정, 주제 등)로 분류하는 작업입니다. 이번 포스트에서는 감정 분류를 예로 들어보겠습니다. 사용할 감정 카테고리는 anger, disgust, fear, joy, sadness, surprise입니다. 이런 분류 작업은 고객 리뷰 분석이나 소셜 미디어 감정 분석 등에 자주 쓰이죠!

 

2. 데이터셋 준비

이번 학습에 사용할 데이터셋은 Hugging Face Hub에서 제공하는 "emotion" 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 트윗 텍스트와 각 트윗에 해당하는 감정 레이블로 구성되어 있습니다. 간단하게 다음 코드로 데이터셋을 불러올 수 있습니다.

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('emotion')

데이터셋은 Apache Arrow 형식으로 로드되며, 분석할 때는 Pandas DataFrame으로 변환할 수 있습니다. 데이터 분석의 기본적인 조작은 Pandas를 활용해서 할 수 있어요. 예를 들어, set_format() 함수를 사용해서 출력 형식을 변경할 수 있습니다.

3. 토크나이저(Tokenization) 이해하기

토크나이저는 텍스트를 모델이 이해할 수 있는 숫자 형태로 바꿔주는 역할을 합니다. 주요 토크나이징 방법은 다음과 같습니다:

• Character-level Tokenization: 문자 단위로 텍스트를 나눕니다. 잘못된 철자나 드문 단어 처리에는 유리하지만, 처리 비용이 많이 듭니다.
• Word-level Tokenization: 단어 단위로 나누며, 복잡도를 줄여주지만 사전 크기가 너무 커질 수 있고, 모르는 단어에 대한 처리가 어렵습니다.
• Subword-level Tokenization (WordPiece): 자주 등장하는 단어는 통째로, 드문 단어는 더 작은 단위로 나누는 방식입니다. BERT 및 DistilBERT 같은 모델들이 이 방식을 사용합니다.

WordPiece 토크나이저는 AutoTokenizer를 사용하여 다양한 토크나이저를 쉽게 다룰 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 BERT 모델의 토크나이저를 로드할 수 있습니다.

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')

4. Transformer 모델 학습 파이프라인

Transformer 모델을 학습하는 과정은 몇 가지 단계로 나뉩니다:

1. 사전 학습된 모델 로드: Hugging Face의 DistilBERT 모델을 사용합니다.
2. 토크나이징: 텍스트 데이터를 토큰으로 변환하고, 패딩과 트렁케이션을 수행하여 입력 길이를 맞춥니다.
3. 모델의 Body와 Head 분리: 사전 학습된 Body를 사용하고, 새로운 분류 작업에 적합하도록 Head를 추가해 학습합니다.

Trainer 클래스를 사용하면 이러한 과정을 쉽게 관리할 수 있습니다.

5. Transformer 모델을 특징 추출기로 사용하기

Transformer 모델을 특징 추출기로 사용하는 방법은 다음과 같습니다:

• 모델의 Body 고정: 사전 학습된 모델의 가중치를 고정하여 각 토큰에 대해 추출된 숨겨진 상태(hidden state)를 특징으로 사용합니다.
• 간단한 분류기 훈련: Scikit-learn의 Logistic Regression 같은 간단한 분류기를 사용하여 훈련합니다. 이 방법은 GPU 없이도 쉽게 실행할 수 있습니다.

이 방법은 사전 학습된 모델의 강력한 언어 이해 능력을 활용하면서도 학습 시간을 절약할 수 있는 좋은 방법입니다.

6. 모델 파인튜닝(Fine-tuning)

Transformer 모델의 성능을 극대화하기 위해 파인튜닝을 합니다.

• 파인튜닝: 사전 학습된 모델의 Body 가중치를 조정하면서 새로운 데이터에 대해 네트워크를 학습합니다. 이를 통해 모델이 새로운 데이터에 더 잘 적응할 수 있습니다.
• 훈련 매개변수 설정: 배치 크기, 학습률, epoch 수 등을 설정하고 Trainer 클래스를 통해 모델을 학습합니다.

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
    learning_rate=2e-5,
    logging_dir='./logs',
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset
)
trainer.train()

7. 모델 성능 평가 및 공유

훈련이 끝난 후에는 모델의 성능을 평가해야 합니다. 일반적으로 **정확도(Accuracy)**와 F1 점수와 같은 지표를 사용합니다. 파인튜닝한 모델을 Hugging Face Hub에 업로드하면 다른 연구자들이나 개발자들이 쉽게 사용할 수 있습니다. 이는 커뮤니티와 지식을 공유하는 좋은 방법입니다.

8. 결론 및 다음 학습 주제

오늘은 텍스트 분류를 위해 Transformer 모델을 사용하는 방법에 대해 알아보았습니다. 사전 학습된 모델을 활용하여 특징 추출기를 만들거나, 파인튜닝을 통해 성능을 향상시키는 방법을 배웠습니다. 다음 시간에는 Transformer 모델의 내부 구조와 동작 원리에 대해 더 깊이 알아볼 예정입니다.

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혹시 궁금한 점이나 더 다뤘으면 하는 내용이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요! 여러분의 피드백이 큰 도움이 됩니다. 그럼 다음 시간에 또 만나요!