딥 러닝을 이용한 자연어 처리, KoBERT를 이용한 기계 독해

작성자: 조광형

작성일: 2024년 11월 26일

서론

최근 몇 년간 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야는 딥 러닝의 발전 덕분에 극적인 발전을 이루었습니다. 다양한 데이터와 복잡한 모델을 활용하여 기계가 인간의 언어를 이해하고, 생성하며, 응답하는 능력이 향상되었습니다. 특히, KoBERT와 같은 한국어 기반의 변형된 BERT 모델은 한국어 NLP 분야에서 큰 영향력을 발휘하고 있습니다. 본 글에서는 KoBERT를 이용한 기계 독해(Machine Reading Comprehension, MRC) 기술에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.

자연어 처리의 기초

자연어 처리란 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 기술입니다. NLP의 주요 목표는 언어를 이해하고, 해석하며, 저장하고, 생성하는 것입니다. 여기에는 단어의 의미와 구문, 문맥, 빠짐없이 주제를 추출하고, 특정한 질문에 대한 답변을 생성하는 등의 작업이 포함됩니다. 딥 러닝은 이러한 작업을 수행하는 데 필요한 강력한 도구로 부상하고 있습니다.

딥 러닝 기반의 모델은 대량의 데이터를 학습하여 언어의 패턴을 인식하고 처리하는 데 도움을 줍니다. 이러한 모델은 과거의 통계 기반의 방법보다 훨씬 더 정교하고, 문맥을 고려할 수 있는 능력이 뛰어납니다.

KoBERT 소개

KoBERT는 한국어에 특화된 BERT(관계 집중형 인코더 표현) 모델의 변형으로, Google AI에 의해 개발된 BERT 구조를 기반으로 합니다. BERT는 Transformer 아키텍처에 기반하며, 문맥을 이해하는 데 있어 전통적인 RNN 기반 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

KoBERT 모델은 한국어의 문법 구조와 어순을 고려하여 사전 훈련된 모델로, 대량의 한국어 텍스트 데이터에 대해 훈련되었습니다. 이러한 사전 훈련을 통해 KoBERT는 데이터에서 고수준의 언어 표현을 학습하며, 이후 다양한 NLP 태스크에서 뛰어난 성능을 보입니다.

KoBERT의 주요 특징

컨텍스트 기반 학습: KoBERT는 문맥을 이해하는 데 강점을 지니고 있어, 다양한 의미를 구분할 수 있습니다.
사전 훈련 성능: 대량의 한국어 데이터를 기반으로 사전 훈련되어 높은 성능을 자랑합니다.
다양한 NLP 태스크 지원: KoBERT는 기계 독해, 감성 분석, 질문 답변 등 다양한 NLP 태스크에 적용할 수 있습니다.

기계 독해(Machine Reading Comprehension)란?

기계 독해는 컴퓨터가 주어진 텍스트를 읽고 이해하여 질문에 대한 답변을 생성하는 기술입니다. MRC 시스템은 일반적으로 다음과 같은 절차로 진행됩니다:

입력: 독해할 텍스트와 질문이 주어집니다.
처리: 모델은 텍스트의 의미를 파악하고, 질문과의 관련성을 분석합니다.
출력: 질문에 대한 답변을 생성하거나 선택합니다.

MRC에 사용되는 모델은 일반적으로 문맥을 캡처할 수 있는 능력이 필요하며, 이때 KoBERT와 같은 BERT 기반 모델이 매우 유용합니다. 이러한 시스템은 고객 서비스, 정보 검색, 학습 도구 등 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다.

KoBERT를 이용한 MRC 구현

KoBERT를 사용한 MRC 시스템의 구현은 다음 단계로 진행되며, 각 단계의 코드 예시도 함께 설명하겠습니다:

환경 설정: 필요한 라이브러리를 설치합니다.

!pip install transformers

데이터셋 준비: MRC를 위한 데이터셋을 준비합니다. 일반적으로 SQuAD와 같은 데이터셋이 사용됩니다.

import pandas as pd
data = pd.read_json('data/train-v2.0.json')
# 필요한 부분 추출

모델 로드: KoBERT 모델을 로드합니다.

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('monologg/kobert')
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('monologg/kobert')

입력 전처리: 입력 문장과 질문을 모델이 이해할 수 있도록 전처리합니다.

inputs = tokenizer(question, context, return_tensors='pt')

모델 예측: 모델을 통해 답변을 예측합니다.

outputs = model(**inputs)
start_logits = outputs.start_logits
end_logits = outputs.end_logits

답변 추출: 예측된 시작 및 끝 위치를 기반으로 최종 답변을 추출합니다.

start = torch.argmax(start_logits)
end = torch.argmax(end_logits) + 1
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][start:end]))

이와 같은 과정을 통해 KoBERT를 이용한 MRC 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 모델은 다양한 질문과 텍스트를 처리하며, Q&A 시스템의 핵심으로 활용될 수 있습니다.

KoBERT의 성능 평가

모델의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 다양한 평가 지표를 사용합니다. 기계 독해 분야에서 주요한 평가는 정확도(Accuracy)와 F1 점수입니다. 정확도는 모델이 올바르게 예측한 답변의 비율을 나타내며, F1 점수는 정밀도와 재현율을 고려하여 모델의 전반적인 성능을 나타냅니다.

예를 들어, SQuAD 데이터셋에서는 모델의 성능을 평가할 때 다음과 같은 절차를 따릅니다:

모델의 예측 답변과 실제 정답을 비교합니다.
정확도 및 F1 점수를 계산합니다.

from sklearn.metrics import f1_score
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='weighted')

이러한 성능 평가는 모델 개선의 기초 또한 됩니다. 성능이 낮은 경우, 데이터셋의 품질, 모델 하이퍼파라미터, 추가적인 데이터 증강 등을 통해 모델을 개선할 수 있습니다.

결론

딥 러닝과 자연어 처리의 결합은 기계 특히 한국어 기반의 KoBERT와 같은 모델이 등장하면서 더욱 발전했습니다. KoBERT는 기계 독해 분야에서 혁신적인 성능을 보여주며, 다양한 응용 분야에 확장될 가능성이 큽니다. 본 글에서는 KoBERT를 활용한 기계 독해의 기초부터 시스템 구축 방법까지 폭넓게 살펴보았습니다. 앞으로의 연구와 개발을 통해 이 분야가 더욱 발전하리라 기대합니다.

서론