BERT Embeddings를 사용한 파이썬 Sentiment analysis 모델 훈련 및 검증

04 Oct 2023

python

Sentiment Analysis는 자연어 처리 분야에서 매우 중요한 작업 중 하나입니다. 텍스트의 감정을 분류하는 것은 사용자의 의견을 이해하고 분석하는 데 매우 유용합니다. 이번 블로그 포스트에서는 BERT Embeddings를 사용하여 파이썬에서 Sentiment Analysis 모델을 훈련하고 검증해 보겠습니다.

1. BERT란 무엇인가요?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글에서 개발한 자연어 처리 모델입니다. BERT는 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 양방향 언어 모델링과 사전 훈련된 워드 임베딩을 결합하여 자연어 이해 과제를 수행합니다. BERT는 문장 수준의 문맥을 이해할 수 있어 다양한 자연어 처리 작업에 사용할 수 있습니다.

2. Sentiment Analysis 모델의 구축

Sentiment Analysis 모델은 주어진 텍스트에 대한 감정을 분류하는 작업을 수행합니다. 이 모델은 BERT Embeddings를 사용하여 문장의 의미를 포착하고, 다중 클래스 분류 작업을 수행합니다. 예를 들어, 긍정, 부정 또는 중립으로 텍스트를 분류할 수 있습니다.

3. 데이터 전처리

Sentiment Analysis 모델을 훈련하기 위해서는 데이터의 전처리가 필요합니다. 데이터를 토큰화하고 BERT의 입력 형식에 맞게 변환해야 합니다. 또한, 레이블을 원-핫 인코딩으로 변환해야 합니다. 이렇게 전처리된 데이터를 훈련 및 검증 세트로 분할합니다.

4. BERT 모델 불러오기 및 훈련

이제 BERT 모델을 불러오고 훈련할 준비가 되었습니다. BERT는 사전 훈련된 모델로 이미 학습된 가중치를 사용하여 문맥을 이해합니다. 따라서, 추가적인 훈련을 통해 모델을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

5. 모델 평가

훈련된 Sentiment Analysis 모델을 테스트 데이터셋으로 검증하여 정확도를 측정합니다. 모델의 성능을 평가하고 다른 성능 메트릭을 계산합니다.

6. 결론

이번 포스트에서는 BERT Embeddings를 사용하여 파이썬에서 Sentiment Analysis 모델을 훈련하고 검증하는 방법을 알아보았습니다. Sentiment Analysis는 다양한 응용 프로그램에서 유용하며, BERT와 같은 사전 훈련된 언어 모델을 사용하면 더 정확하고 효과적인 분류 모델을 구축할 수 있습니다.

import torch
import transformers
import pandas as pd

# BERT 모델 불러오기
model_name = 'bert-base-cased'
tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = transformers.BertModel.from_pretrained(model_name)

# 데이터 로드 및 전처리
data = pd.read_csv('sentiment_data.csv')
sentences = data['text'].tolist()
labels = data['label'].tolist()

# 문장 인코딩
input_ids = []
attention_masks = []
for sentence in sentences:
    encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
        sentence,                      # 문장
        add_special_tokens=True,       # [CLS], [SEP] 추가
        max_length=64,                 # 문장의 최대 길이 설정
        padding='max_length',          # 문장을 최대 길이로 패딩
        return_attention_mask=True,    # 어텐션 마스크 생성
        return_tensors='pt'            # 파이토치 텐서로 반환
    )
    input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
    attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])

# 파이토치 텐서로 변환
input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0)
attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0)
labels = torch.tensor(labels)

# 모델 훈련
output = model(input_ids, attention_mask=attention_masks)
hidden_states = output.last_hidden_state

# 모델 평가
...

위의 예시 코드는 BERT 모델을 불러오고 데이터를 전처리한 후, 모델을 훈련하고 검증하는 과정을 보여줍니다. 실제로는 데이터 로딩, 모델 훈련 및 평가 등의 단계에서 더 많은 코드와 로직이 필요합니다.

이렇게 BERT Embeddings를 사용하여 파이썬에서 Sentiment Analysis 모델을 훈련하고 검증하는 방법에 대해 알아보았습니다. Sentiment Analysis는 다양한 응용 분야에서 활용 가능하며, BERT와 같은 사전 훈련된 언어 모델을 활용하면 더욱 정확하고 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다.

목차