소개
자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술입니다. 최근에는 딥 러닝 기술이 발전하면서 많은 NLP 과제에서 혁신적인 결과를 얻고 있습니다. 특히 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)라는 모델은 다양한 NLP 작업에서 놀라운 성능을 보여주었습니다. 본 글에서는 BERT의 변형 중 하나인 TFBertForSequenceClassification을 사용하여 텍스트 분류 작업을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.
BERT란?
BERT는 Google에서 개발한 사전 학습 모델로, 문맥을 이해하는 데 강력한 성능을 보여줍니다. BERT는 양방향Transformer 인코더 구조를 기반으로 하여, 입력된 문장을 좌우로 동시에 고려합니다. 기존의 단방향 모델과 달리 BERT의 양방향성 덕분에 문맥을 더 잘 이해할 수 있습니다.
TFBertForSequenceClassification란?
TFBertForSequenceClassification는 BERT 모델을 기반으로 한 텍스트 분류 모델입니다. 주어진 입력 텍스트를 특정 카테고리나 클래스로 분류하는 데 사용됩니다. TensorFlow의 Hugging Face Transformers 라이브러리에서 제공하며, 손쉽게 NLP 태스크에 적용할 수 있습니다.
모델 설치와 환경 설정
TFBertForSequenceClassification을 사용하기 위해서는 TensorFlow와 Hugging Face Transformers 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 통해 설치할 수 있습니다:
pip install tensorflow transformers데이터셋 준비
우리는 IMDB 영화 리뷰 데이터셋을 사용하여 긍정 또는 부정 리뷰를 분류할 것입니다. TensorFlow Datasets를 이용하여 데이터를 로드할 수 있습니다.
import tensorflow_datasets as tfds
dataset, info = tfds.load('imdb', with_info=True, as_supervised=True)
train_data, test_data = dataset['train'], dataset['test']
데이터 전처리
로드한 데이터셋을 모델에 맞게 전처리해야 합니다. 이 과정에는 텍스트 토큰화, 시퀀스 길이 통일, 레이블 인코딩 등이 포함됩니다. BERT 모델에 적합한 입력 형식으로 변환하기 위해 Hugging Face의 Tokenizer를 사용합니다.
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
def encode_texts(texts):
return tokenizer(texts.numpy().tolist(), padding='max_length', truncation=True, max_length=512, return_tensors='tf')
# 데이터셋을 전처리하는 예시
train_data = train_data.map(lambda x, y: (encode_texts(x), y))
모델 구축
BERT 모델을 기반으로 하는 TFBertForSequenceClassification 모델을 구축합니다. 미리 학습된 BERT 모델을 파인튜닝해서 사용합니다.
from transformers import TFBertForSequenceClassification
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
모델 컴파일 및 학습
모델을 컴파일하고 학습시키기 위해 옵티마이저와 손실 함수를 설정합니다. 일반적으로 Adam 옵티마이저와 Sparse Categorical Crossentropy 손실 함수를 사용합니다.
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=2e-5)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=model.compute_loss, metrics=['accuracy'])
model.fit(train_dataset.shuffle(1000).batch(16), epochs=3, validation_data=test_dataset.batch(16))
모델 평가
테스트 데이터셋을 사용하여 학습된 모델을 평가합니다. 여기에 대한 지표로 정확도를 사용합니다.
loss, accuracy = model.evaluate(test_dataset.batch(16))
print(f'Accuracy: {accuracy}')
결론
본 강좌에서는 TFBertForSequenceClassification을 이용하여 자연어 처리 분야에서 텍스트 분류를 수행하는 방법을 살펴보았습니다. BERT 모델은 높은 성능을 자랑하며, 다양한 자연어 처리 과제에 적용할 수 있습니다. 향후 더 다양한 데이터셋과 파인튜닝 기법을 통해 성능을 개선할 수 있는 방법을 탐구하길 바랍니다. 딥 러닝과 자연어 처리의 결합은 앞으로도 큰 가능성을 지닙니다.