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[go] Go 언어로 BERT를 활용한 문장 분류 방법

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 최근 자연어처리(NLP) 분야에서 매우 효과적인 모델로 알려져 있습니다. 이 모델은 사전 훈련된 언어 모델로서, 주어진 문장을 이해하고 분류하는 작업에 사용됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 Go 언어를 사용하여 BERT를 활용한 문장 분류 방법을 알아보겠습니다.

1. BERT 모델 설치

Go 언어에서 BERT를 사용하기 위해 먼저 BERT 모델을 설치해야 합니다. Go 언어에서 BERT를 지원하는 라이브러리로는 huggingface의 transformers 패키지가 있습니다. 다음과 같이 transformers 패키지를 설치할 수 있습니다:

go get github.com/huggingface/transformers

2. 문장 분류 코드 구현

문장 분류를 위해 BERT를 사용하는 코드를 구현해보겠습니다. 먼저 BERT 모델을 로드하고, 입력 문장을 토크나이징하여 텐서로 변환하는 과정을 포함합니다. 다음은 예시 코드입니다:

package main

import (
	"fmt"
	"log"

	"github.com/huggingface/transformers"
	"github.com/huggingface/transformers/autobert/auto"
)

func main() {
	model := auto.NewAutoModelForDummies()
	tokenizer := transformers.NewAutoTokenizerFromModel(model)
	inputText := "This is a sentence to classify"
	inputs := tokenizer.EncodeSingleSentence(inputText, transformers.SequentialTokenizerMode)
	inputs = append(make([]int, 1, 1), inputs...)

	// Load the pretrained BERT model
	config := auto.NewAutoConfig()
	bert, err := auto.NewAutoModelForSequenceClassification(config)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// Forward pass through the BERT model
	outputs, err := bert.Forward(inputs)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	fmt.Println(outputs)
}

3. 문장 분류 예측

마지막으로, BERT 모델을 사용하여 입력 문장의 분류를 예측해봅시다. BERT 모델의 출력은 각 클래스에 대한 점수로 나타납니다. 이 점수를 활용하여 가장 높은 점수를 가진 클래스를 예측값으로 선택할 수 있습니다. 다음은 예측을 수행하는 코드입니다:

// ...

// Predict the class of the input sentence
predictedClassIdx := 0
maxScore := outputs[0].Data[0]

for i, score := range outputs[0].Data {
	if score > maxScore {
		maxScore = score
		predictedClassIdx = i
	}
}

fmt.Printf("Predicted class: %d\n", predictedClassIdx)

이제 BERT를 활용한 문장 분류를 Go 언어로 구현하고 예측하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 응용하여 다양한 자연어처리 작업에 활용할 수 있습니다.

참고 자료

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