딥 러닝을 이용한 자연어 처리, 구글 BERT의 마스크드 언어 모델(Masked Language Model) 실습

최근 몇 년 간 자연어 처리(NLP) 분야는 엄청난 발전을 이루었습니다. 그 중에서도 구글의 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델은 특히 주목받고 있습니다. BERT는 주어진 문맥에서 단어의 의미를 이해하는 데 있어 매우 효과적인 성능을 보여줍니다. 이 글에서는 BERT의 주요 개념과 마스크드 언어 모델(Masked Language Model, MLM)의 원리를 설명하고, 실습을 통해 BERT를 활용하여 NLP 태스크에 적용하는 방법을 소개하겠습니다.

1. 딥 러닝과 자연어 처리의 개요

딥 러닝은 인공신경망을 기반으로 하는 기계 학습의 한 장르로, 대량의 데이터를 통해 패턴과 규칙을 학습합니다. 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술을 지칭합니다. 최근 몇 년 동안 딥 러닝 기술의 발전은 자연어 처리 분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 특히, 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워의 결합은 NLP 모델의 성능을 비약적으로 향상시켰습니다.

2. BERT 모델 개요

BERT는 구글에서 개발한 사전 훈련(pre-trained) 언어 모델로, Transformer 아키텍처를 기반으로 하고 있습니다. BERT의 가장 큰 특징은 문맥을 양방향으로 이해할 수 있다는 점입니다. 이는 단어가 문장에서 가지는 의미를 실제 문맥에 따라 달라질 수 있음을 인식할 수 있게 해줍니다. BERT는 다음과 같은 두 가지 주요 과제를 통해 학습됩니다:

  • 마스크드 언어 모델(Masked Language Model, MLM): 문장에서 일부 단어를 마스킹하고, 그 단어를 예측하는 작업입니다.
  • 다음 문장 예측(Next Sentence Prediction, NSP): 두 개의 문장이 주어졌을 때, 두 문장이 실제로 연속된 문장인지 예측하는 작업입니다.

2.1 마스크드 언어 모델(Masked Language Model)

MLM의 아이디어는 주어진 문장에서 일부 단어를 가리고, 모델이 그 단어를 예측하도록 하는 것입니다. 예를 들어, “나는 사과를 좋아한다”라는 문장에서 “사과”라는 단어를 마스크하면 “나는 [MASK]를 좋아한다”와 같은 형태가 됩니다. 모델은 주어진 문맥을 기반으로 “[MASK]”의 값을 예측해야 합니다. 이러한 방식으로 모델은 풍부한 문맥 정보를 학습하고 단어 간의 관계를 이해하게 됩니다.

2.2 다음 문장 예측(Next Sentence Prediction)

NSP 태스크는 모델에게 두 개의 문장이 주어지면 이를 통해 두 문장이 실제로 이어지는지 여부를 판단하는 것입니다. 예를 들어, “나는 사과를 좋아한다”라는 문장과 “그녀는 나에게 사과를 주었다”라는 문장을 통해 두 문장은 자연스럽게 이어질 수 있습니다. 반면, “나는 사과를 좋아한다”와 “화창한 날씨가 좋다”라는 문장은 서로의 연속성을 가지지 않습니다. 이 태스크는 모델이 문장 간의 관계를 포착하는 데 도움을 줍니다.

3. BERT 모델의 학습 과정

BERT는 대량의 텍스트 데이터를 사용해 사전 훈련을 수행합니다. 사전 학습된 모델은 다양한 NLP 작업에 Fine-tuning을 통해 쉽게 적응할 수 있습니다. BERT의 학습은 두 가지 주요 조건을 충족함으로써 이루어집니다:

  • 대규모 텍스트 데이터: BERT는 대규모의 텍스트 데이터를 사용해 사전 훈련되며, 이 데이터는 뉴스 기사, 위키백과, 책 등 다양한 출처에서 추출됩니다.
  • 기울기 하강법의 최적화를 위한 처리: BERT는 Adam 최적화 알고리즘을 사용하여 가중치를 업데이트합니다.

4. BERT 모델 구축 및 실습

이제 BERT의 기본 개념을 이해했으므로, 실제로 BERT를 사용하여 NLP 태스크를 수행해보겠습니다. 우리는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용할 것입니다. 이 라이브러리는 BERT와 같은 다양한 사전 학습 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 만들어졌습니다.

4.1 환경 설정

!pip install transformers torch

4.2 BERT 모델 불러오기

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM
import torch

# BERT 토크나이저 및 모델 불러오기
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased')

4.3 문장의 마스킹 및 예측

이제 문장을 마스킹하고 모델을 통해 예측을 수행해보겠습니다.

# 입력 문장
input_text = "I love [MASK] and [MASK] is my favorite fruit."

# 문장을 토큰화
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 모델에 입력하여 예측
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids)
    predictions = outputs[0]

# 예측된 마스크의 인덱스
masked_index = input_ids[0].tolist().index(tokenizer.mask_token_id)

# 예측된 단어의 토큰을 계산
predicted_index = torch.argmax(predictions[0, masked_index]).item()
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_index)

print(f'예측된 단어: {predicted_token}')

위 코드에서는 입력 문장에서 두 개의 단어가 마스킹된 상태입니다. 모델은 문맥을 이해하고 마스킹된 부분에 대해 예측을 시도합니다.

4.4 다양한 NLP 태스크에 적용하기

BERT는 텍스트 분류, 문서 유사도 계산, 개체명 인식 등 다양한 NLP 태스크에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 감정 분석을 위해 BERT를 Fine-tuning하는 방법은 다음과 같습니다.

from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

# Fine-tuning을 위한 BERT 모델 불러오기
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 트레이닝 데이터 설정
train_dataset = ...  # Your training dataset
test_dataset = ...   # Your test dataset

# 트레이닝 파라미터 설정
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
)

# Trainer 인스턴스 생성
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=test_dataset,
)

# 트레이닝 수행
trainer.train()

5. 결론

BERT 모델은 자연어 처리 분야에서 중요한 발전을 보여주었으며, 마스크드 언어 모델(Masked Language Model) 기법을 통해 주어진 문맥에서 단어의 의미를 더욱 깊이 이해하는 데 기여하고 있습니다. 이 글에서는 BERT의 기본 개념과 학습 방식을 설명하고, 실질적인 사례를 통해 BERT 모델을 활용하는 방법을 살펴보았습니다. 앞으로도 BERT와 같은 혁신적인 모델들이 NLP 분야에서의 가능성을 더욱 확장시킬 것으로 기대됩니다.

6. 참고문헌

  • Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
  • Hugging Face. (n.d.). Transformers. Retrieved from https://huggingface.co/transformers/