딥러닝과 자연어 처리는 최근 몇 년 동안 급격히 발전했으며, 이 과정에서 허깅페이스(Hugging Face) 트랜스포머 라이브러리는 인기 있는 도구 중 하나가 되었습니다. 이 강좌에서는 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 사용하여 토크나이징(Tokenizing)과 인코딩(Encoding)의 개념을 심도 있게 설명하고, 이를 파이썬 코드로 구현하는 방법을 알아보겠습니다.
1. 트랜스포머 모델이란?
트랜스포머 모델은 Attention 메커니즘을 기반으로 한 딥러닝 모델로, 언어 처리 작업에서 높은 성능을 보입니다. 2017년 “Attention is All You Need”라는 논문에서 처음 소개되었습니다. 이 모델은 입력 시퀀스의 모든 단어를 한 번에 고려하여 컨텍스트 정보를 효과적으로 포착합니다.
2. 허깅페이스와 그 기초
허깅페이스는 많은 사전 훈련된 트랜스포머 모델들을 무료로 제공하는 플랫폼입니다. 이를 통해 연구자와 개발자는 다양한 NLP 작업(예: 질문 답변, 텍스트 생성, 감정 분석)을 간편하게 수행할 수 있습니다. 허깅페이스의 transformers 라이브러리를 사용하면 복잡한 NLP 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다.
3. 토크나이징(Tokenizing)
토크나이징은 텍스트를 개별적인 단위(토큰)로 나누는 과정입니다. 예를 들어, 문장을 단어로 나누거나, 단어를 서브워드(subword)로 나누는 것입니다. 이 과정은 모델이 이해할 수 있는 형태로 데이터를 변환하는 데 필수적입니다.
3.1 왜 토크나이징이 중요한가?
트랜스포머 모델은 입력 텍스트를 고정된 길이의 토큰 시퀀스로 변환해야 합니다. 잘 구현된 토크나이저는 입력 데이터를 더 잘 처리하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
3.2 허깅페이스의 토크나이저 사용하기
허깅페이스 트랜스포머 라이브러리에는 여러 종류의 토크나이저가 포함되어 있습니다. 이들은 각 모델에 최적화되어 있으며, 예를 들어 BERT, GPT-2, T5 모델에 사용될 토크나이저가 다릅니다.
예제: BERT 모델의 토크나이징
from transformers import BertTokenizer
# BERT 토크나이저 초기화
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 텍스트 입력
text = "허깅페이스 트랜스포머를 활용한 NLP 강좌에 오신 것을 환영합니다!"
# 텍스트 토크나이징
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)
위 코드를 실행하면 입력된 텍스트가 각 토큰으로 분리된 결과를 확인할 수 있습니다. 그러나 이 또한 모델에 맞는 형태로 변환하는 과정이 필요합니다.
4. 인코딩(Encoding)
토크나이징 후, 우리는 토큰을 모델에 입력할 수 있는 숫자 형태로 변환해야 합니다. 이 과정을 인코딩이라고 하며, 일반적으로 각 단어의 인덱스를 사용하여 토큰을 숫자로 변환합니다.
예제: BERT 모델의 인코딩
# 텍스트 인코딩
encoded_input = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
print(encoded_input)
여기서 return_tensors='pt'는 PyTorch 텐서를 반환하라는 의미입니다. 이는 딥러닝 모델에 직접 입력할 수 있는 형형태입니다.
5. 통합 예제: 텍스트 분류를 위한 데이터 전처리
이제까지 배운 토크나이징과 인코딩 과정을 하나의 예제로 통합해 보겠습니다. 여기서는 간단한 텍스트 분류 모델을 위해 데이터를 전처리하는 과정을 살펴보겠습니다.
5.1 데이터 준비
우선 간단한 텍스트 분류를 위한 데이터를 준비해야 합니다. 텍스트와 해당 레이블을 포함한 리스트를 생성하겠습니다.
texts = [
"나는 허깅페이스가 너무 좋다.",
"딥러닝은 어렵지만 흥미롭다.",
"AI 기술은 우리의 삶을 변화시키고 있다.",
"트랜스포머 모델은 정말 강력하다.",
"이것은 고양이에 대한 텍스트이다."
]
labels = [1, 1, 1, 1, 0] # 1: 긍정, 0: 부정
5.2 데이터 토크나이징 및 인코딩
다음으로 데이터를 토크나이징하고 인코딩하는 코드를 작성하겠습니다. 이를 위해 루프를 사용하여 각 텍스트에 대해 토크나이징 및 인코딩을 수행합니다.
# 모든 데이터를 처리하기 위한 빈 리스트 초기화
encoded_texts = []
# 각 텍스트에 대해 토크나이징 및 인코딩 수행
for text in texts:
encoded_text = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
encoded_texts.append(encoded_text)
print(encoded_texts)
5.3 모델에 입력하기
이제 인코딩된 텍스트를 모델에 입력하여 예측 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 텍스트 분류 모델은 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
from transformers import BertForSequenceClassification
import torch
# BERT 모델 로드
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 모델을 평가 모드로 전환
model.eval()
# 각 인코딩된 텍스트에 대해 예측 수행
for encoded_text in encoded_texts:
with torch.no_grad():
outputs = model(encoded_text)
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)
print(f"예측 레이블: {predictions.item()}")
위 코드에서 우리는 각각의 인코딩된 텍스트에 대해 예측을 수행하여 해당 텍스트의 레이블을 예측합니다. 이러한 방식으로 우리는 딥러닝 모델을 사용하여 새로운 텍스트의 카테고리를 분류할 수 있습니다.
6. 결론
이 강좌에서는 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리를 사용하여 토크나이징과 인코딩의 중요성에 대해 배웠습니다. 또한, 이를 통해 간단한 텍스트 분류 모델을 구현해 보았습니다. 허깅페이스는 다양한 사전 훈련된 모델과 함께 강력한 API를 제공하여 NLP 작업을 쉽게 수행할 수 있게 해줍니다. 앞으로도 딥러닝 및 자연어 처리 분야에 대한 학습을 계속 이어가길 바랍니다!