파이토치를 사용한 Sentiment analysis를 위한 다층 퍼셉트론 구현

04 Oct 2023

python

Sentiment analysis는 텍스트 데이터에 대한 감정 또는 의견을 분석하는 기술입니다. 이 기술은 자연어 처리 분야에서 많이 사용되며, 감정 분류, 리뷰 분석 등 다양한 애플리케이션에서 활용됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이토치를 사용하여 Sentiment analysis를 수행하기 위한 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)

다층 퍼셉트론은 인공신경망의 가장 기본적인 형태로, 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 포함한 구조입니다. 은닉층을 통해 입력 데이터에 대한 복잡한 비선형 변환을 수행하고, 최종적으로 출력층에서 분류 또는 회귀 결과를 출력합니다. 다층 퍼셉트론은 강력한 표현력을 가지고 있어 다양한 패턴을 모델링할 수 있습니다.

파이토치를 사용한 Sentiment Analysis 모델

다음은 파이토치를 사용하여 Sentiment Analysis를 위한 다층 퍼셉트론을 구현하는 예제 코드입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.softmax(x)
        return x

# 모델 초기화
input_dim = 100
hidden_dim = 50
output_dim = 2
model = MLP(input_dim, hidden_dim, output_dim)

# 손실 함수와 옵티마이저 정의
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 모델 학습
for epoch in range(num_epochs):
    # Forward 패스
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    
    # 역전파 및 가중치 업데이트
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 학습된 모델을 통한 예측
predicted = model(test_inputs)

위 코드에서는 MLP 클래스를 정의하여 다층 퍼셉트론 모델을 구현하였습니다. 모델의 입력 차원(input_dim), 은닉층 뉴런 수(hidden_dim), 출력 차원(output_dim)을 설정할 수 있습니다. 모델은 forward 메서드를 통해 입력 데이터를 받아 정방향 계산을 수행하고, backward 메서드를 통해 역전파 및 가중치 업데이트를 수행합니다.

모델 학습을 위해 손실 함수로는 크로스 엔트로피 손실(nn.CrossEntropyLoss())을 사용하고, 옵티마이저로는 아담 옵티마이저(optim.Adam)를 사용하였습니다. 학습된 모델을 통해 예측을 수행할 수 있습니다.

결론

이번 포스트에서는 파이토치를 사용하여 Sentiment Analysis를 위한 다층 퍼셉트론을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 다층 퍼셉트론은 강력한 표현력을 가지고 있어 다양한 자연어 처리 문제를 해결하는 데에 사용될 수 있습니다. 파이토치를 활용하여 Sentiment Analysis 등 다양한 자연어 처리 애플리케이션을 구현해 보세요.