1. 서론
현대 자연어 처리(NLP) 분야에서 BERT는 혁신적인 모델로 자리잡았습니다. BERT는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자로, 양방향 컨텍스트를 이해할 수 있는 강력한 능력을 가지고 있습니다. 딥러닝 기반의 NLP 모델을 개발함에 있어, BERT의 활용은 필수적이며, 특히 앙상블 학습과 데이터 증강 기법을 통해 모델의 성능을 한층 끌어올릴 수 있습니다. 이 강좌에서는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용하여 BERT 모델을 앙상블 학습 방법과 데이터 증강 기법으로 성능을 극대화하는 방법을 다룰 것입니다.
2. BERT: 개요
BERT는 단어의 맥락을 이해하기 위해 Transformer라는 아키텍처를 사용합니다. BERT의 가장 큰 특징은 토큰 간의 관계를 파악하는 데 있어 양방향성을 갖고 있다는 점입니다. 전통적인 RNN 기반 모델은 순차적으로 단어를 처리하는 반면, BERT는 문장 내 모든 단어의 맥락을 동시에 고려할 수 있습니다.
3. Hugging Face Transformers 라이브러리 소개
Hugging Face Transformers 라이브러리는 다양한 Transformer 모델을 손쉽게 사용할 수 있도록 만들어진 파이썬 라이브러리입니다. BERT뿐만 아니라, GPT, T5 등 다른 최신 모델도 지원합니다. 이 라이브러리를 통해 우리는 사전 학습된 모델을 손쉽게 로드하고, 우리의 데이터에 맞게 fine-tuning할 수 있습니다.
4. 데이터 증강의 중요성
데이터 증강(Data Augmentation)은 머신러닝의 성능을 높이는 데 있어 매우 중요한 기술입니다. 특히 NLP에서는 데이터가 부족한 경우, 새로운 데이터를 생성하거나 기존 데이터를 변형함으로써 모델의 일반화 성능을 높일 수 있습니다. 데이터 증강의 방법에는 다양한 기법이 있으며, 이 강좌에서는 특히 텍스트 데이터를 증강하는 방법에 대해 다룰 것입니다.
5. BERT 앙상블 학습
앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 개의 모델을 조합하여 성능을 향상시키는 기법입니다. 일반적으로 여러 모델의 예측 결과를 결합하여 최종 결과를 도출합니다. BERT 앙상블 학습에서는 서로 다른 하이퍼파라미터로 학습된 여러 BERT 모델의 출력을 결합하여 성능을 개선할 수 있습니다.
6. 환경 설정
!pip install transformers torch위 명령어를 통해 Hugging Face Transformers 라이브러리와 PyTorch를 설치합니다. 이 라이브러리들은 BERT 모델을 로드하고, 데이터 전처리 과정을 도와줍니다.
7. 데이터 준비 및 전처리
이번 강좌에서는 간단한 텍스트 분류 문제를 다룰 것입니다. 데이터는 다음과 같다고 가정하겠습니다.
data = {
'text': ['이 영화는 정말로 좋습니다.', '최악의 영화였습니다.', '정말 재미있는 영화입니다.', '이 영화는 지루합니다.'],
'label': [1, 0, 1, 0] # 1: 긍정, 0: 부정
}
8. 데이터 증강 기법
여러 가지 데이터 증강 기법 중에서 우리가 사용할 기법은 다음과 같은 것들입니다:
- 주요 단어 치환: 특정 단어를 동의어로 치환하여 새로운 문장을 생성합니다.
- 무작위 삽입: 무작위로 선택된 단어를 기존 문장에 삽입하여 새로운 문장을 생성합니다.
- 무작위 삭제: 특정 단어를 무작위로 삭제하여 문장을 변형합니다.
8.1 주요 단어 치환 예제
import random
from nltk.corpus import wordnet
def synonym_replacement(text):
words = text.split()
new_words = words.copy()
random_word_idx = random.randint(0, len(words)-1)
word = words[random_word_idx]
synonyms = wordnet.synsets(word)
if synonyms:
synonym = synonyms[0].lemmas()[0].name()
new_words[random_word_idx] = synonym.replace('_', ' ')
return ' '.join(new_words)
8.2 무작위 삽입 예제
def random_insertion(text):
words = text.split()
new_words = words.copy()
random_word = random.choice(words)
new_words.insert(random.randint(0, len(new_words)-1), random_word)
return ' '.join(new_words)
8.3 무작위 삭제 예제
def random_deletion(text, p=0.5):
words = text.split()
if len(words) == 1: # only one word, it's better not to drop it
return text
remaining = list(filter(lambda x: random.random() > p, words))
return ' '.join(remaining) if len(remaining) > 0 else ' '.join(random.sample(words, 1))
9. 데이터 증강 적용하기
이제 수집된 데이터에 데이터 증강을 적용해 보겠습니다.
augmented_texts = []
augmented_labels = []
for index, row in enumerate(data['text']):
augmented_texts.append(row) # 원본 데이터 추가
augmented_labels.append(data['label'][index]) # 해당 label 추가
# 데이터 증강
augmented_texts.append(synonym_replacement(row))
augmented_labels.append(data['label'][index])
augmented_texts.append(random_insertion(row))
augmented_labels.append(data['label'][index])
augmented_texts.append(random_deletion(row))
augmented_labels.append(data['label'][index])
print("증강된 데이터 수:", len(augmented_texts))
10. BERT 모델 학습
데이터 증강이 완료되면, 이제 BERT 모델을 학습시켜야 합니다. 다음 코드를 통해 BERT 모델을 불러오고 학습을 시작할 수 있습니다.
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments
import torch
# 토크나이저와 모델 로드
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
# 데이터 토크나이즈
train_encodings = tokenizer(augmented_texts, truncation=True, padding=True)
train_labels = augmented_labels
# 데이터셋 정의
class AugmentedDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, encodings, labels):
self.encodings = encodings
self.labels = labels
def __getitem__(self, idx):
item = {k: torch.tensor(v[idx]) for k, v in self.encodings.items()}
item['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx])
return item
def __len__(self):
return len(self.labels)
train_dataset = AugmentedDataset(train_encodings, train_labels)
# 학습 인자 설정
training_args = TrainingArguments(
per_device_train_batch_size=4,
num_train_epochs=3,
logging_dir='./logs',
logging_steps=10,
)
# Trainer 초기화 및 학습
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
)
trainer.train()
11. 앙상블 학습
이제 여러 다른 하이퍼파라미터로 BERT 모델을 학습시키고 앙상블 학습을 적용해보겠습니다.
def create_and_train_model(learning_rate, epochs):
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
training_args = TrainingArguments(
per_device_train_batch_size=4,
num_train_epochs=epochs,
learning_rate=learning_rate,
logging_dir='./logs',
logging_steps=10,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
)
trainer.train()
return model
models = []
for lr in [5e-5, 2e-5]:
for epoch in [3, 4]:
models.append(create_and_train_model(lr, epoch))
12. 앙상블 예측
최종 모델의 예측은 일반적으로 여러 모델의 예측값을 평균하여 생성합니다. 다음 코드를 사용해 앙상블 예측을 수행할 수 있습니다.
def ensemble_predict(models, texts):
predictions = []
for model in models:
model_predictions = trainer.predict(texts)
predictions.append(model_predictions.predictions)
predictions = sum(predictions) / len(predictions)
return predictions
ensemble_results = ensemble_predict(models, test_data) # test_data는 별도의 테스트 데이터
13. 결론
이번 강좌에서는 허깅페이스의 트렌스포머 라이브러리를 통해 BERT 모델을 앙상블 학습하는 방법과 데이터 증강 기법을 적용하는 방법에 대해 알아보았습니다. BERT는 강력한 성능을 제공하지만, 데이터가 부족하거나 편향된 경우 성능이 저하될 수 있습니다. 데이터 증강 및 앙상블 기법은 이러한 문제를 해결하는 유용한 방법입니다.
14. 참고자료
- Hugging Face Transformers Documentation: https://transformers.huggingface.co/
- Paper: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
- Natural Language Processing with Transformers (Book)