작성일: 2023년 10월 5일
작성자: [여기에 작성자 이름]
1. 서론
자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 기계가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 인공지능의 발전과 더불어 NLP의 중요성이 날로 증가하고 있으며, 이는 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.
그 중에서도 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델은 자연어 처리에서 획기적인 혁신으로 평가받고 있습니다.
본 강좌에서는 BERT 모델의 개념과 한국어 BERT의 특징을 살펴본 뒤, 특히 다음 문장 예측(Next Sentence Prediction, NSP) 작업에 대해 깊이 있는 분석을 진행할 것입니다.
2. BERT 모델의 개요
BERT는 Google에서 개발한 사전 훈련(Pre-trained) 언어 표현 모델로, 텍스트의 문맥을 양방향으로 이해할 수 있는 특징이 있습니다.
BERT는 Transformer 구조를 기반으로 하며, 이를 통해 고차원의 문맥 정보를 효과적으로 추출할 수 있습니다.
기존의 언어 모델들은 주로 단방향으로 작동했으나, BERT는 문장의 이전과 이후 단어를 모두 고려하여 의미를 파악할 수 있습니다.
BERT는 두 가지 주요 작업에 대해 사전 훈련됩니다:
1. Masked Language Model (MLM): 문장 내 단어를 랜덤으로 마스킹하고, 이를 기반으로 마스킹된 단어를 예측하는 과정입니다.
2. Next Sentence Prediction (NSP): 주어진 두 문장이 서로 연결되어 있는지를 판단하는 작업입니다.
3. 한국어 BERT
한국어 BERT 모델은 한국어 데이터셋을 기반으로 훈련된 BERT 모델로, 한국어의 문법적 특성과 어순을 고려하여 발전된 모델입니다.
자연어 처리에서의 한국어는 고유한 형태소 분석과 문법 구조를 가지고 있어, BERT가 한국어에 최적화될 수 있도록 다양한 방법이 모색되었습니다.
한국어 BERT의 훈련 데이터는 대규모의 한국어 텍스트 데이터로 구성되며, 위키피디아, 뉴스 기사, 블로그 등 다양한 출처에서 수집됩니다. 이러한 다채로운 데이터는 모델이 광범위한 언어 패턴을 학습하는 데 기여합니다.
4. 다음 문장 예측(Next Sentence Prediction) 설명
다음 문장 예측(NSP)은 BERT의 핵심 작업 중 하나입니다. 이 작업은 두 문장이 주어졌을 때, 두 문장이 연속적으로 나오는 문장인지 여부를 판단합니다.
이를 통해 모델이 문장의 흐름과 의도를 파악하고, 긴 문맥을 이해하는 데 도움을 줍니다.
NSP 작업을 수행하는 데 있어 BERT는 아래와 같은 절차를 거칩니다:
- 문장 A와 문장 B를 입력으로 받는다.
- 두 문장을 ‘[CLS]’와 ‘[SEP]’ 토큰으로 연결하여 입력 텐서를 생성한다.
- 이 텐서를 BERT 모델에 입력하여 각 문장에 대한 임베딩을 생성한다.
- 최종적으로, 문장 B가 문장 A의 다음에 오는 문장인지를 예측한다.
NSP 작업은 특정 토큰 임베딩을 통해 해결되며, 모델은 두 문장이 연결되어 있을 경우와 그렇지 않을 경우를 학습하게 됩니다.
이 방식을 통해 BERT는 질문 응답, 문장 분류 등 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.
5. 다음 문장 예측 구현하기
한국어 BERT를 활용한 다음 문장 예측 모델을 실제로 구현하기 위해서는 다음과 같은 과정이 필요합니다.
본 과정은 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 활용하여 설명하겠습니다.
단계 1: 환경 설정 및 라이브러리 설치
Python 환경에서 Hugging Face의 Transformers, PyTorch 또는 TensorFlow를 설치합니다.