[카테고리:] 허깅페이스 활용

딥러닝에 있어 자연어 처리는 매우 중요한 분야이며, 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리는 이러한 작업을 보다 용이하게 수행할 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 중심으로, 벡터 차원, 단어 토크나이징 및 디코딩에 대해 자세히 알아보겠습니다.

BERT 모델 개요

BERT는 Google에서 개발한 사전 훈련된 언어 모델로, 주어진 텍스트의 문맥을 이해하는 데 탁월한 성능을 보입니다. BERT는 두 가지 주요 작업, 즉 언어 모델링(Language Modeling)과 다음 문장 예측(Next Sentence Prediction)을 통해 훈련됩니다. 이러한 훈련 덕분에 BERT는 다양한 자연어 처리 작업에 매우 효과적으로 활용될 수 있습니다.

BERT 벡터 차원

BERT의 입력 벡터는 텍스트의 각 토큰(token)을 고유한 벡터 표현으로 변환합니다. 이러한 벡터는 주로 768 차원으로 구성되어 있으며, 이는 BERT의 기본 모델인 BERT-Base에 해당합니다. 모델의 크기에 따라 벡터 차원이 달라질 수 있습니다. BERT-Large는 1024 차원의 벡터를 사용합니다. 각 차원은 특정한 의미를 가지며, 단어 간의 문맥적 관계를 표현합니다.

파이썬 예제 코드: BERT 벡터 차원 확인하기

python
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# BERT 토크나이저 및 모델 불러오기
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 입력 텍스트
text = "Hello, this is a test sentence."

# 텍스트를 토크나이즈하고 텐서로 변환
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# BERT 모델에 입력하여 벡터 차원 얻기
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 마지막 은닉 상태
last_hidden_state = outputs.last_hidden_state

# 벡터 차원 확인
print("벡터 차원:", last_hidden_state.shape)

위의 코드는 BERT 모델과 토크나이저를 이용하여 입력된 문장의 벡터 차원을 확인하는 예제입니다. `last_hidden_state`의 shape을 통해 각 토큰의 벡터 차원이 768임을 확인할 수 있습니다.

단어 토크나이징

단어 토크나이징은 문장을 유의미한 단위로 분할하는 과정으로, BERT 모델에 입력하기 전에 필수적으로 수행해야 합니다. 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리는 다양한 토크나이저를 제공하며, BERT에 적합한 토크나이저도 포함되어 있습니다.

토크나이징 예제

python
# 입력 텍스트
text = "I love studying machine learning."

# 토크나이징 수행
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print("토큰화된 결과:", tokens)

위의 예제는 “I love studying machine learning.” 이라는 문장을 토크나이징하여 각 단어를 토큰으로 변환하는 방법을 보여줍니다. BERT 토크나이저는 일반적인 단어 구분뿐만 아니라, 서브워드(subword) 단위로도 처리하여 오타나 새로운 단어에 대해 유연하게 대응할 수 있습니다.

디코딩

디코딩 과정은 토크나이징의 반대 과정으로, 토큰화된 결과를 다시 원래의 문장으로 변환하는 작업입니다. 이를 통해 모델의 출력을 사람이 이해할 수 있는 형태로 변환할 수 있습니다.

디코딩 예제

python
# 토큰을 ID로 변환
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 토큰 ID를 다시 문장으로 디코딩
decoded_text = tokenizer.decode(token_ids)
print("디코딩된 결과:", decoded_text)

위의 예제는 주어진 토큰을 ID로 변환한 후, 이를 디코딩하여 원래의 문장으로 되돌리는 과정을 보여줍니다. 디코딩 함수는 주어진 ID로부터 인간이 이해할 수 있는 언어로 변환하는 데 사용됩니다.

결론

본 강좌에서는 허깅페이스의 BERT를 활용한 기본적인 벡터 차원 이해, 단어 토크나이징 및 디코딩 기법에 대해 알아보았습니다. BERT는 다양한 자연어 처리 작업에 매우 유용하게 적용될 수 있으며, 허깅페이스 라이브러리를 통해 손쉽게 사용할 수 있습니다. 앞으로도 더욱 심화된 주제를 다루며, 여러분의 딥러닝 실력을 한층 더 발전시킬 수 있기를 바랍니다.

자연어 처리는 인공지능 분야에서 매우 중요한 작업 중 하나입니다. 여러 가지 모델들이 있지만,
그 중에서도 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 특히 그 뛰어난 성능으로
주목받고 있습니다. 본 글에서는 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 사용하여 BERT 모델을 로딩하고
마스크 언어 모델(Masked Language Model, MLM) 파이프라인을 구현하는 방법을 설명하겠습니다.

1. 소개

BERT는 구글에 의해 개발된 모델로, 문맥에서 단어의 의미를 이해하고 예측하는 데 강력한 능력을
가지고 있습니다. BERT의 가장 큰 특징 중 하나는 두 가지 방향으로 정보를 수집할 수 있다는 것입니다.
즉, 입력 단어가 문장의 왼쪽과 오른쪽 모두의 단어에 의존하게 함으로써 더 깊은 의미를 파악합니다.

2. 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리

허깅페이스는 여러 가지 최신 자연어 처리 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 만들어진 라이브러리입니다.
우리는 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.

pip install transformers

3. BERT 로딩

이제 BERT 모델을 로딩하고 마스크 언어 모델 작업을 수행하기 위해 필요한 설정을 해 보겠습니다.

3.1. BERT 모델 및 토크나이저 로딩

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM

# 토크나이저와 모델 로딩
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-uncased")

3.2. 입력 데이터 준비

BERT 모델은 입력 문장에서 특정 단어를 마스킹하여 그 단어를 예측하는 방식으로 학습됩니다.
여기서는 입력 문장을 정의하고, 일부 단어를 마스킹한 후 그것을 입력으로 사용하여 결과를
예측해 보겠습니다.

import torch

# 입력 문장 정의
input_text = "The capital of France is [MASK]."
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

4. 마스크 언어 모델 예측

이제 모델을 사용하여 마스킹된 단어를 예측해 보겠습니다.
모델의 출력은 여러 토큰에 대한 확률 분포를 제공합니다.
우리는 가장 높은 확률을 가진 토큰을 선택하여 원래 문장을 완성할 수 있습니다.

# 모델 예측 수행
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids)
    predictions = outputs.logits

# 마스크된 토큰의 ID 얻기
masked_index = torch.where(input_ids == tokenizer.mask_token_id)[1]

# 가장 높은 확률을 가진 토큰 선택
predicted_index = predictions[0, masked_index].argmax(axis=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_index)

# 결과 출력
print(f"예측된 단어는: {predicted_token}")  # 예를 들면 "Paris"가 나올 수 있음

5. 모델 성능 평가

BERT 모델은 많은 자연어 처리 태스크에서 훌륭한 성능을 보여 줍니다.
특히 MLM 태스크에서의 성능을 평가하는 것도 중요합니다.
모델의 성능을 정량적으로 평가하려면 라벨과 예측된 결과를 비교해야 합니다.

def evaluate_performance(predicted, actual):
    return predicted == actual

# 예시로 올바른 단어 "Paris"와 예측된 단어 비교
actual_token = "Paris"
performance = evaluate_performance(predicted_token, actual_token)

if performance:
    print("모델의 예측이 정확합니다.")
else:
    print("모델의 예측이 틀렸습니다.")

6. 결론

이번 글에서는 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 사용하여 BERT 모델을 로딩하고, 마스크된 언어 모델
태스크를 수행하는 방법을 알아보았습니다. BERT는 그 자체로도 강력한 모델이지만, 특정 도메인에
맞게 파인튜닝하는 과정이 추가되면 더욱 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.

이 글을 통해 여러분이 자연어 처리 분야에 대한 이해를 높이고,
허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 활용한 모델 활용법을 익힐 수 있기를 바랍니다.
앞으로 더 많은 예제와 심화 내용을 다룰 예정이니 계속해서 주목해 주세요!

안녕하세요! 이번 글에서는 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머 라이브러리를 이용하여 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 활용해 도큐먼트 벡터 표현을 추출하는 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다. BERT는 자연어 처리(NLP) 분야에서 여러 작업에 전방위적으로 활용되고 있는 강력한 언어 모델입니다.

1. BERT 소개

BERT는 2018년 구글이 발표한 모델로, 자연어 이해(Task)에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. BERT는 양방향적으로 문맥을 고려하여 단어를 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 이 모델은 텍스트의 의미를 좀 더 깊이 이해하기 위해 ‘Masked Language Model’과 ‘Next Sentence Prediction’이라는 두 가지 방법을 사용하여 학습됩니다.

1.1 BERT의 동작 원리

BERT는 입력 문장에서 무작위로 몇 개의 단어를 가려(마스킹) 이를 맞추는 방식으로 학습됩니다. 그런 다음, 문장의 다음 문장이 주어졌을 때, 현재 문장이 그 다음 문장과 어떤 관계인지 예측합니다. 이러한 과정을 통해 문맥의 의미를 더 잘 이해하게 됩니다.

2. 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리 소개

허깅페이스는 AI 연구자와 개발자들이 쉽게 자연어 처리 모델을 사용할 수 있도록 다양한 API와 라이브러리를 제공합니다. transformers 라이브러리를 사용하면 BERT를 포함한 다양한 트랜스포머 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다. 이 라이브러리의 장점은 사전 학습된 모델을 제공한다는 것입니다. 따라서, 모델을 처음부터 학습할 필요 없이 다양한 작업에 활용할 수 있습니다.

3. 환경 설정

먼저, 파이썬 환경에 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 입력하여 설치할 수 있습니다:

pip install transformers torch

4. BERT 모델 로드하기

이제 BERT 모델을 로드해보도록 하겠습니다. 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리를 사용하여 BERT 모델과 토크나이저를 로드할 수 있습니다. 다음 코드를 실행해 보세요:

from transformers import BertModel, BertTokenizer

# 모델과 토크나이저 로드
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

5. 도쿠먼트 벡터 표현 추출하기

이제 실제로 도큐먼트 벡터 표현을 추출해봅시다. BERT의 입력은 토큰화된 형태로 주어져야 하며, 토크나이저를 이용해 문장을 토큰화한 후 텐서 형태로 변환해야 합니다. 아래는 주어진 문장을 BERT를 통해 벡터 표현으로 변환하는 방법입니다.

# 예제 문장
document = "허깅페이스 라이브러리는 다양한 자연어 처리 모델을 지원합니다."

# 문장 토큰화
inputs = tokenizer(document, return_tensors='pt')

# 모델을 통해 벡터 표현 추출
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 마지막 은닉 상태(hidden state) 가져오기
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

# [CLS] 토큰의 벡터를 사용하여 도큐먼트 벡터 표현
document_vector = last_hidden_states[0][0]
print(document_vector.shape)

5.1 문서 벡터의 의미

위 코드는 입력 문장의 마지막 은닉 상태(hidden state)를 출력합니다. BERT 모델에서 [CLS] 토큰은 문서 전체를 나타내는 벡터를 제공합니다. 이 벡터는 문서의 의미를 포괄적으로 표현할 수 있습니다.

6. 여러 문서에서 벡터 표현 추출하기

다양한 문서들의 벡터 표현을 추출하려면, 예제 문장을 리스트로 생성하고 반복문을 통해 각각의 문장에 대해 벡터를 추출할 수 있습니다.

# 여러 문서의 예시
documents = [
    "허깅페이스 라이브러리는 다양한 자연어 처리 모델을 지원합니다.",
    "BERT는 자연어 처리의 혁신적인 모델입니다.",
    "딥러닝은 여러 분야에 적용될 수 있습니다."
]

document_vectors = []

for doc in documents:
    inputs = tokenizer(doc, return_tensors='pt')
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    document_vector = outputs.last_hidden_state[0][0]
    document_vectors.append(document_vector)

# Document 벡터 출력
for i, vec in enumerate(document_vectors):
    print(f"Document {i+1} Vector: {vec.shape}")

7. 문서 벡터 활용하기

도큐먼트 벡터 표현은 여러 자연어 처리 작업에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 문서 유사도 측정, 클러스터링, 분류 등 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. 벡터의 내적(inner product)으로 두 벡터 간 유사도를 계산할 수 있습니다.

7.1 문서 유사도 측정 예제

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# Numpy 배열로 변환
document_vectors_np = np.array([vec.numpy() for vec in document_vectors])

# 코사인 유사도 계산
similarity_matrix = cosine_similarity(document_vectors_np)

print("문서 유사도 행렬:")
print(similarity_matrix)

8. 결론

이번 글에서는 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리를 활용하여 BERT 모델로 도큐먼트 벡터 표현을 추출하는 방법에 대해 알아보았습니다. BERT 모델을 통해 자연어 처리의 여러 작업에서 효과적으로 활용할 수 있는 벡터를 생성할 수 있음을 보여드렸습니다. 이 벡터는 다양한 NLP 어플리케이션에서 유용하게 사용될 수 있습니다.

딥러닝과 자연어 처리의 발전에 따라 앞으로도 많은 연구와 관심이 필요한 분야입니다. BERT와 같은 모델을 활용하여 더 많은 흥미로운 프로젝트와 응용을 시도해보시기 바랍니다. 감사합니다!

딥러닝과 자연어 처리(NLP)의 발전에 발맞추어, 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(transformers) 라이브러리는 많은 데이터 과학자들과 개발자들에게 필수적인 도구가 되었습니다. 특히, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델은 문맥을 이해하는 데 강력한 성능을 발휘하여 자연어 처리 작업에서 널리 사용되고 있습니다. 이 글에서는 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 설치하여 BERT 모델을 활용한 도큐먼트 벡터 처리 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

1. 허깅페이스 트랜스포머란?

허깅페이스 트랜스포머 라이브러리는 최신 자연어 처리(SQ) 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 파이썬 패키지입니다. 이 라이브러리는 대규모 사전 훈련된 모델을 제공하여 개발자들이 복잡한 모델을 손쉽게 구현하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 특히 BERT, GPT-2, RoBERTa 등의 인기 모델을 포함하고 있습니다.

2. BERT 모델의 이해

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 문맥을 양방향에서 이해하기 위해 설계된 모델입니다. 기존의 RNN 계열 모델들은 단향성으로 정보의 흐름을 이해하기 때문에 문맥을 완벽히 처리하기 어려웠으나, BERT는 양방향의 정보를 모두 활용할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 높은 수준의 문장 이해 및 문서 분류 작업에서 성능을 극대화 할 수 있습니다.

3. 개발 환경 준비하기

시작하기 전에 필요한 개발 환경을 준비해야 합니다. 아래의 단계를 따라 필요한 패키지를 설치하고 환경을 설정할 수 있습니다.

3.1. Python 설치

먼저 Python이 설치되어 있어야 합니다. [Python 공식 웹사이트](https://www.python.org/downloads/)에서 Python을 다운로드하고 설치합니다. Python 3.6 이상이 필요합니다.

3.2. 가상 환경 설정

가상 환경을 생성하는 것은 프로젝트의 종속성을 관리하는 데 유리합니다. 아래 명령어를 통해 새로운 가상 환경을 생성하고 활성화할 수 있습니다.

python -m venv bert-env
source bert-env/bin/activate  # Linux / macOS
.\bert-env\Scripts\activate  # Windows

3.3. 패키지 설치

이제 BERT 모델을 사용하기 위한 패키지를 설치합니다. 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리와 추가적으로 필요한 패키지를 설치합니다.

pip install transformers torch

4. BERT 모델 사용하기

설치가 완료되면 BERT 모델을 사용하여 문서 벡터를 처리할 수 있습니다. 아래의 예제 코드를 통해 간단한 문서 벡터처리 과정을 살펴보겠습니다.

4.1. 코드 예제

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# BERT 모델과 토크나이저 초기화
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 예시 문서
document = "허깅페이스 라이브러리는 자연어 처리를 위한 매우 중요한 도구입니다."

# 문서 토크나이즈 및 텐서 변환
inputs = tokenizer(document, return_tensors='pt')

# BERT 모델에 입력하고 출력 값을 얻음
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 마지막 은닉 상태 얻기
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
print(last_hidden_states.shape)  # (1, 문장 길이, 768)

4.2. 코드 설명

위 코드는 허깅페이스의 BERT 모델을 사용하여 단일 문서를 처리하는 과정을 보여줍니다.

• from transformers import BertTokenizer, BertModel : 허깅페이스에서 BERT 모델과 관련된 클래스들을 불러옵니다.
• BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') : 사전훈련된 BERT의 토크나이저를 불러옵니다. ‘bert-base-uncased’는 대소문자를 구분하지 않는 모델입니다.
• model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') : BERT 모델을 초기화합니다.
• tokenizer(document, return_tensors='pt') : 입력 문서를 토크나이즈하고 PyTorch 텐서 형식으로 변환합니다.
• model(**inputs) : 모델에 입력을 주고 출력값을 받습니다. 출력의 마지막 은닉 상태를 통해 문서의 의미적 정보를 얻을 수 있습니다.

5. 실제 문서 벡터 처리 예제

다수의 문서를 처리하여 각 문서의 벡터를 얻는 방법도 살펴보겠습니다. 아래의 코드는 여러 문서를 벡터화하는 과정을 보여줍니다.

documents = [
    "허깅페이스는 NLP를 위한 강력한 라이브러리입니다.",
    "딥러닝은 많은 산업에서 중요한 역할을 하고 있습니다.",
    "AI의 발전은 기술의 진화를 이끌고 있습니다."
]

# 각 문서를 반복하여 벡터화
doc_vectors = []
for doc in documents:
    inputs = tokenizer(doc, return_tensors='pt')
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    doc_vectors.append(outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().numpy())

print(f"문서 벡터들: {doc_vectors}")  # 리스트 형태로 각 문서의 벡터 출력

5.1. 코드 설명

위 코드에서는 여러 개의 문서를 입력받아 각 문서의 벡터를 계산합니다.

• 문서를 하나씩 반복하여 각 문서에 대해 토크나이즈 및 벡터를 계산합니다.
• outputs.last_hidden_state.mean(dim=1) : 각 문서의 모든 토큰에 대한 은닉 상태를 평균하여 문서의 대표 벡터를 생성합니다.
• 문서 벡터들은 리스트 형태로 저장되며, 최종적으로 doc_vectors에 저장됩니다.

6. 고급 활용: 문서 유사도 측정

벡터화를 통해 각 문서의 의미를 수치화할 수 있으며, 이를 바탕으로 문서 간의 유사도를 측정할 수 있습니다. 유사도 측정 방법 중 하나로는 코사인 유사도를 사용할 수 있습니다.

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 문서 벡터 간의 코사인 유사도 계산
similarity_matrix = cosine_similarity(doc_vectors)
print(f"문서 유사도 행렬: \n{similarity_matrix}")

6.1. 코드 설명

코사인 유사도를 통해 각 문서 간의 유사도를 계산하여 유사도 행렬을 생성합니다.

• from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity : 코사인 유사도 계산을 위한 함수 불러오기
• cosine_similarity(doc_vectors) : 벡터 리스트를 바탕으로 유사도 행렬을 계산합니다.

7. 마치며

이번 강좌에서는 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 설치하고 BERT 모델을 활용하여 문서 벡터 처리 방법을 살펴보았습니다. BERT와 같은 고급 자연어 처리 모델은 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하므로 이를 활용하여 다양한 데이터 분석 작업에 적용할 수 있습니다. 앞으로도 더 많은 예제와 심화 내용을 다룰 예정이니 많은 관심 부탁드립니다.

딥러닝과 자연어 처리의 세계에 발 빠르게 적응하여 실력을 쌓는 여러분이 되길 바랍니다!

딥러닝과 자연어 처리 분야에서 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는
혁신적인 성과를 거두며 많은 연구자와 개발자들 사이에서 필수 도구로 자리 잡았습니다.
본 강좌에서는 허깅페이스 라이브러리를 활용하여 BERT 모델을 기반으로 [CLS] 토큰을 사용한
도큐먼트 벡터 표현 함수 및 BERT 전처리 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.

1. BERT란 무엇인가?

BERT는 구글에서 2018년 발표한 자연어 처리(NLP) 모델로, Transformer 구조를 기반으로 합니다.
BERT는 입력 문장의 단어들 간의 관계를 양방향으로 학습하는 방법을 채택해,
단어의 의미를 보다 풍부하게 표현할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 BERT는 다양한 자연어 처리 과제에서
뛰어난 성능을 보여주고 있습니다.

2. BERT의 특성

• 양방향성: BERT는 문장을 왼쪽에서 오른쪽, 오른쪽에서 왼쪽 모두에서 읽어서
  단어의 맥락을 이해합니다.
• 대규모 사전 학습: BERT는 대량의 데이터에서 사전 학습을 통해
  다양한 언어적 패턴을 학습합니다.
• [CLS] 토큰: BERT의 입력 시퀀스는 [CLS]라는 특별한 토큰으로 시작되며,
  이 토큰의 벡터가 문서 전체의 고수준 표현을 나타냅니다.

3. BERT 전처리 과정

BERT를 사용하기 위해서는 입력 데이터를 적절하게 전처리해야 합니다.
데이터 전처리 과정은 입력 데이터를 BERT 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 단계입니다.
여기에서는 기본적인 BERT 전처리 단계에 대해 설명하겠습니다.

3.1. 입력 시퀀스 처리

BERT 모델에 입력될 데이터는 다음과 같은 단계로 전처리됩니다:

1. 텍스트 토큰화: 입력 텍스트를 토큰으로 나누기 위해 BERT의 토크나이저를 사용합니다.
2. 인덱스 변환: 각 토큰을 고유한 인덱스로 변환합니다.
3. 어텐션 마스크 생성: 입력 시퀀스의 각 토큰이 실제 데이터인지 패딩인지 구분하기 위한
   어텐션 마스크를 생성합니다.
4. 세그먼트 ID 생성: 입력이 여러 개의 문장으로 구성된 경우, 각 문장이 어떤 세그먼트에
   속하는지를 나타내는 ID를 생성합니다.

3.2. BERT 토큰화 예제

아래의 Python 코드는 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리를 사용하여 BERT 입력 시퀀스를
전처리하는 방법을 보여줍니다:

import torch
from transformers import BertTokenizer

# BERT tokenizer 초기화
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 예제 문장
text = "딥러닝은 인공지능의 한 분야이다."

# 텍스트 토큰화
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 결과 출력
print("Input IDs:", inputs['input_ids'])
print("Attention Mask:", inputs['attention_mask'])
    

4. [CLS] 토큰을 사용한 도큐먼트 벡터 표현

BERT의 출력에서 [CLS] 토큰의 벡터 표현은 입력 문서의 고수준 의미를 나타냅니다.
이 벡터는 일반적으로 문서 분류, 감정 분석 등의 작업에서 사용됩니다. [CLS] 토큰의
벡터를 통해 전체 문서의 이해를 바탕으로 예측을 수행할 수 있습니다.

4.1. BERT 모델을 사용한 예제

다음은 BERT 모델을 사용하여 [CLS] 토큰의 벡터 표현을 추출하는 예제입니다:

from transformers import BertModel

# BERT 모델 초기화
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 모델에 입력 데이터 전달
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# [CLS] 토큰의 벡터 추출
cls_vector = outputs.last_hidden_state[0][0]

# 결과 출력
print("CLS Vector:", cls_vector)
    

5. 전체 코드 예제

전체 코드 예제를 통해 BERT의 전처리와 [CLS] 토큰의 벡터 표현을 추출하는 과정을
통합적으로 살펴보겠습니다:

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# BERT tokenizer와 모델 초기화
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 예제 문장
text = "딥러닝은 인공지능의 한 분야이다."

# 텍스트 토큰화
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 모델에 전달하여 예측 수행
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# [CLS] 토큰의 벡터 추출
cls_vector = outputs.last_hidden_state[0][0]

print("Input IDs:", inputs['input_ids'])
print("Attention Mask:", inputs['attention_mask'])
print("CLS Vector:", cls_vector)
    

6. 마무리

본 강좌에서는 허깅페이스 라이브러리를 사용하여 BERT의 전처리 과정과 [CLS] 토큰의
벡터 표현을 추출하는 방법에 대해 살펴보았습니다. BERT를 활용하면 문서의 고수준 의미를
효과적으로 표현할 수 있으며, 이를 통해 다양한 자연어 처리 작업에서 경쟁력 있는 성능을
발휘할 수 있습니다. 앞으로 BERT를 활용한 더 많은 실습과 응용을 통해 실력을 키워보시기를
바랍니다.