[파이썬] TensorFlow에서 BERT 통합

06 Sep 2023

statsmodels

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 발휘하는 모델입니다. TensorFlow는 BERT를 통합하기 위한 다양한 도구와 라이브러리를 제공하고 있으며, 이를 사용하여 BERT를 쉽게 구축하고 Fine-tuning을 할 수 있습니다.

BERT란 무엇인가?

BERT는 transformer 기반의 언어 모델로, 사전 훈련된 언어 모델을 이용하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. BERT는 양방향 학습을 통해 문맥을 고려하고, 다양한 문장 수준의 태스크를 수행할 수 있습니다.

TensorFlow에서 BERT 통합하기

TensorFlow에서 BERT를 통합하려면 다음 단계를 따라야 합니다:

1. BERT 모델 다운로드

BERT 모델을 다운로드하여 사용할 수 있습니다. TensorFlow Hub에서 사전 훈련된 BERT 모델을 찾아 다운로드할 수 있습니다. 다음은 TensorFlow Hub에서 BERT 모델을 다운로드하는 예시 코드입니다:

import tensorflow_hub as hub

bert_model = hub.KerasLayer('https://tfhub.dev/tensorflow/bert_multi_cased_L-12_H-768_A-12/3')

2. BERT 토크나이저 구성

BERT 모델을 사용하기 위해서는 입력 문장을 토큰화 해야 합니다. BERT 토크나이저는 문장을 일련의 토큰으로 분할합니다. TensorFlow에서 제공하는 BERT 토크나이저를 활용하여 텍스트를 토큰으로 분할할 수 있습니다. 아래는 BERT 토크나이저 사용 예시입니다:

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')
tokens = tokenizer.tokenize("안녕하세요, 반갑습니다.")
# Output: ['안', '##녕', '##하', '##세', '##요', ',', '반', '##갑', '##습', '##니다', '.']

3. BERT 입력 준비

BERT 모델에 입력으로 제공하기 위해서는 입력 토큰을 특정 형식으로 변환해야 합니다. 일반적으로 BERT 모델은 입력 토큰을 ID로 변환하고, segment ID와 attention mask를 생성합니다. 아래는 BERT 입력 준비 예시입니다:

input_text = "안녕하세요, 반갑습니다."
input_tokens = tokenizer.tokenize(input_text)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(input_tokens)
input_ids = tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(input_ids)

segment_ids = [0] * len(input_ids)
attention_mask = [1] * len(input_ids)

# Add padding if required
max_length = 128
padding_length = max_length - len(input_ids)
input_ids += [0] * padding_length
segment_ids += [0] * padding_length
attention_mask += [0] * padding_length

4. BERT 모델 호출

BERT 모델에 입력을 전달하여 결과를 얻을 수 있습니다. TensorFlow에서 BERT 모델을 호출하는 방법은 다음과 같습니다:

input_tensor = tf.convert_to_tensor(input_ids)
segment_tensor = tf.convert_to_tensor(segment_ids)
attention_mask = tf.convert_to_tensor(attention_mask)

bert_outputs = bert_model({'input_word_ids': input_tensor, 'input_type_ids': segment_tensor, 'input_mask': attention_mask})

위 코드에서 bert_outputs에는 BERT 모델의 출력이 들어있습니다. Fine-tuning이나 다양한 자연어 처리 작업을 위해서는 bert_outputs를 다른 모델 레이어에 전달하거나 추가 처리를 진행할 수 있습니다.

5. Fine-tuning

BERT 모델을 Fine-tuning하여 다양한 자연어 처리 작업에 활용할 수 있습니다. Fine-tuning은 BERT 모델의 사전 훈련된 가중치를 사용하여 추가 작업에 맞게 모델을 조정하는 과정입니다. Fine-tuning에는 추가 레이어를 적용하거나 학습 데이터로 모델을 재훈련하는 과정이 포함될 수 있습니다. Fine-tuning 방법에 대한 자세한 내용은 TensorFlow의 BERT 예제 및 문서를 참조하세요.

결론

TensorFlow에서 BERT를 통합하고 활용하는 방법에 대해 알아보았습니다. TensorFlow를 사용하면 BERT의 강력한 기능과 성능을 이용하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. BERT를 통합하여 모델을 구축하고 Fine-tuning하기 위해 TensorFlow의 다양한 도구와 라이브러리를 활용하세요.