딥러닝 파이토치 강좌, 자연어 처리 용어 및 과정

딥러닝은 대량의 데이터로부터 패턴이나 규칙을 학습하는 강력한 기계학습 기법입니다. 자연어 처리(NLP)는 언어와 관련된 데이터의 이해, 해석, 생성 등을 컴퓨터가 가능하도록 하는 딥러닝의 한 특정 분야입니다. 파이토치는 신경망을 쉽게 정의하고 학습할 수 있는 프레임워크로, 많은 연구자 및 실무자들이 사용하고 있습니다.

자연어 처리의 기본 용어

• 토큰화(Tokenization): 문장을 단어 또는 문장 단위로 나누는 과정입니다.
• 어휘(Vocabulary): 모델이 이해할 수 있는 단어의 집합입니다.
• 벡터화(Vectorization): 단어를 수치적 표현으로 변환하는 과정입니다.
• 임베딩(Embedding): 단어를 고차원 벡터로 표현하는 방법으로, 단어 간의 관계를 유지합니다.
• 순환 신경망(RNN): 시퀀스 데이터를 처리하는 데 유용한 신경망 구조입니다.
• 트랜스포머(Transformer): 어텐션 메커니즘을 활용하여 시퀀스 데이터를 효과적으로 처리하는 신경망 모델입니다.

파이토치 기본 개념

파이토치(PyTorch)는 Facebook에서 개발한 딥러닝 라이브러리로, 동적 그래프 구성 및 GPU 가속을 지원합니다. 파이토치는 Tensor라는 기본 데이터 구조를 기반으로 하며, 이 Tensor는 NumPy의 배열에서 영감을 받았습니다. PyTorch의 장점 중 하나는 직관적인 API와 유연한 개발환경입니다.

파이토치 설치

파이토치는 pip나 Conda를 사용해 쉽게 설치할 수 있습니다.

pip install torch torchvision torchaudio

파이토치로 자연어 처리 모델 구현

이제 파이토치를 사용하여 자연어 처리 모델을 간단히 구현해보겠습니다.

데이터 준비

먼저, 데이터를 준비합니다. 예를 들어, 간단한 영화 리뷰 데이터를 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터 생성 예시
data = {
    'review': ['가장 좋았던 영화', '완전 지루한 영화', '정말 재밌어요', '시간 낭비입니다'],
    'label': [1, 0, 1, 0]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 데이터 확인
print(df)
    

토큰화 및 벡터화

텍스트 데이터를 숫자로 변환하기 위해 토큰화 및 벡터화를 진행합니다.

from torchtext.data import Field, TabularDataset, BucketIterator

# 필드 정의
TEXT = Field(sequential=True, tokenize='basic_english', lower=True)
LABEL = Field(sequential=False, use_vocab=False)

# 데이터셋 로드
fields = {'review': ('text', TEXT), 'label': ('label', LABEL)}
train_data, valid_data = TabularDataset.splits(
    path='', train='train.csv', validation='valid.csv', format='csv', fields=fields)

# 단어 목록 구축
TEXT.build_vocab(train_data, max_size=10000)
    

신경망 모델 정의

다음으로, RNN 구조를 사용하여 신경망 모델을 정의합니다.

import torch.nn as nn

class RNNModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, emb_dim, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, emb_dim)
        self.rnn = nn.RNN(emb_dim, hidden_dim)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
    
    def forward(self, text):
        embedded = self.embedding(text)
        output, hidden = self.rnn(embedded)
        return self.fc(hidden)
    
# 모델 인스턴스화
input_dim = len(TEXT.vocab)
emb_dim = 100
hidden_dim = 256
output_dim = 1

model = RNNModel(input_dim, emb_dim, hidden_dim, output_dim)
    

모델 학습

이제 모델을 학습시키기 위해 학습률과 손실 함수를 정의합니다. 이어서 에포크 동안 모델을 학습시킵니다.

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()

# 모델 학습
model.train()
for epoch in range(10):
    for batch in BucketIterator(train_data, batch_size=32):
        optimizer.zero_grad()
        predictions = model(batch.text).squeeze()
        loss = criterion(predictions, batch.label.float())
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')
    

정리

본 글에서는 자연어 처리의 기본 용어와 파이토치를 이용한 기본적인 자연어 처리 모델 구축 과정을 살펴보았습니다. 실제 업무에서는 더 다양한 데이터 전처리 및 모델 튜닝이 필요합니다. 앞으로 더 깊이 있는 딥러닝 공부가 필요하며, 다양한 패키지와 라이브러리를 활용해보는 것을 추천드립니다.