딥 러닝을 이용한 자연어 처리: KoBERT를 이용한 개체명 인식(Named Entity Recognition)

본 강좌에서는 딥 러닝을 활용한 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야 중 하나인 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER)에 대해 알아보겠습니다. 특히, 한국어 처리에 적합한 KoBERT 모델을 활용하여 개체명 인식의 기본 개념과 구현 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.

1. 자연어 처리(NLP)란?

자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술을 의미합니다. 이는 언어의 의미, 문법 및 작용을 분석하여 컴퓨터가 이를 이해할 수 있도록 만드는 과정입니다. 자연어 처리의 주요 응용 분야로는 기계 번역, 감정 분석, 질문 답변 시스템, 개체명 인식 등이 있습니다.

1.1 개체명 인식(NER)이란?

개체명 인식(Named Entity Recognition, NER)은 텍스트에서 사람, 장소, 조직, 날짜 등과 같은 고유 명사를 식별하고 분류하는 기술입니다. 예를 들어 “이순신은 한산도 대첩에서 큰 승리를 거두었다”라는 문장에서 “이순신”은 인물, “한산도”는 장소로 인식됩니다. NER은 정보 추출, 검색 엔진, 문서 요약 등 여러 분야에서 핵심적인 역할을 합니다.

2. KoBERT 소개

KoBERT는 Google의 BERT 모델을 한국어에 맞게 재학습한 모델입니다. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리에서 가장 인기 있는 모델 중 하나로, 문맥을 이해하는데 매우 강력합니다. KoBERT는 한국어의 특성을 반영하여 한국어 데이터셋으로 학습되었으며, 단어의 의미를 보다 정확하게 파악할 수 있습니다.

2.1 BERT의 기본 구조

BERT는 Transformer 구조를 기반으로 하며, 양방향으로 문맥을 이해합니다. 이는 모델이 입력된 문장의 앞뒤를 동시에 고려하여 맥락을 더 잘 이해할 수 있게 합니다. BERT는 다음 두 가지 작업을 통해 학습됩니다:

  • 마스크 언어 모델(Masked Language Model, MLM): 일부 단어를 숨기고 해당 단어를 예측합니다.
  • 다음 문장 예측(Next Sentence Prediction, NSP): 두 문장이 연속적인 문장인지 아닌지를 예측합니다.

3. KoBERT를 이용한 NER 구현하기

이제 KoBERT를 이용하여 개체명 인식을 구현하는 과정을 단계별로 설명하겠습니다. 실습을 위해 Python과 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용할 것입니다.

3.1 환경 설정

!pip install transformers
!pip install torch
!pip install numpy
!pip install pandas
!pip install sklearn

3.2 데이터 준비

개체명 인식을 위해 학습할 데이터셋을 준비해야 합니다. 우리는 공개된 NER 데이터셋인 ‘Korean NER Dataset’을 사용할 것입니다. 이 데이터셋에는 문장과 각 단어의 개체명 태그가 포함되어 있습니다.

예를 들어:

이순신 B-PER
은 O
한산도 B-LOC
대첩 O
에서 O
큰 O
승리 O
를 O
거두었다 O

3.3 KoBERT 모델 불러오기

다음으로 KoBERT 모델을 불러옵니다. Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 통해 쉽게 사용할 수 있습니다.

from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
import torch

# KoBERT 모델과 토크나이저 불러오기
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('monologg/kobert')
model = BertForTokenClassification.from_pretrained('monologg/kobert', num_labels=len(tag2id))

3.4 데이터 전처리

모델에 입력하기 위해 데이터를 전처리해야 합니다. 텍스트를 토큰화하고, 태그를 인코딩하는 과정을 포함합니다.

def encode_tags(tags, max_len):
    return [tag2id[tag] for tag in tags] + [tag2id['O']] * (max_len - len(tags))

# 예시 데이터
sentences = ["이순신은 한산도 대첩에서 큰 승리를 거두었다"]
tags = [["B-PER", "O", "B-LOC", "O", "O", "O", "O", "O", "O"]]

# 징과 설계
input_ids = []
attention_masks = []
labels = []

for sentence, tag in zip(sentences, tags):
    encoded = tokenizer.encode_plus(
        sentence,
        add_special_tokens=True,
        max_length=128,
        pad_to_max_length=True,
        return_attention_mask=True,
    )
    input_ids.append(encoded['input_ids'])
    attention_masks.append(encoded['attention_mask'])
    labels.append(encode_tags(tag, 128))

3.5 모델 학습

전처리된 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다. PyTorch를 사용하여 손실 함수와 옵티마이저를 정의하고 모델을 학습할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 훈련 데이터와 검증 데이터로 분할
train_inputs, validation_inputs, train_labels, validation_labels = train_test_split(input_ids, labels, test_size=0.1)

# 모델 학습 및 평가 코드...

3.6 모델 평가

학습이 완료된 후, 검증 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 평가 지표로는 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 등을 활용할 수 있습니다.

from sklearn.metrics import classification_report

# 모델 예측 코드...
predictions = model(validation_inputs)
predicted_labels = ...

# 평가 지표 출력
print(classification_report(validation_labels, predicted_labels))

3.7 모델 활용하기

학습된 모델을 사용하여 새로운 문장에서 개체명을 인식할 수 있습니다. 텍스트를 입력하면, 각 단어에 대한 개체명 태그를 예측하는 과정을 포함합니다.

def predict_entities(sentence):
    encoded = tokenizer.encode_plus(sentence, return_tensors='pt')
    with torch.no_grad():
        output = model(**encoded)
    logits = output[0]
    predictions = torch.argmax(logits, dim=2)
    return predictions

4. 결론

이번 강좌에서는 KoBERT를 이용한 개체명 인식의 기본 개념부터 구현 방법까지 알아보았습니다. KoBERT의 강력한 성능 덕분에 자연어 처리 분야에서의 개체명 인식 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이러한 기술은 여러 비즈니스 및 연구 분야에서 널리 활용될 수 있으며, 한국어 데이터에서도 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다.

5. 참고 자료

  • BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
  • Hugging Face Transformers Documentation
  • KoBERT GitHub Repository
  • 딥러닝 기반 자연어 처리 입문 강좌

6. 추가적인 학습 자료

자연어 처리와 관련된 여러 자료들이 있으며, 다양한 도메인에 맞는 모델을 학습할 수 있는 리소스가 많습니다. 다음은 이를 위한 몇 가지 추천 자료입니다:

  • Stanford CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning
  • fast.ai: Practical Deep Learning for Coders
  • CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python

7. 향후 연구 방향

KoBERT 및 개체명 인식 기술을 기반으로 더욱 발전된 시스템을 개발하는 것이 중요한 연구 방향이 될 것입니다. 또한, 더 많은 언어에 대해 직접적으로 적용할 수 있는 다국어 모델의 학습과 개발도 흥미로운 연구 주제입니다.

8. Q&A

이번 강좌에 대해 궁금한 점이 있으시다면 댓글로 말씀해 주세요. 적극적으로 답변해드리겠습니다!