자연어 처리(NLP) 모델링
Natural Language Processing
NLP 모델링은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하거나 처리할 수 있도록 만드는 과정
1. 자연어 처리 모델링이란?
역할:
자연어 처리 모델링은 텍스트 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 특정 작업(예: 감정 분석, 번역, 챗봇 등)을 수행할 수 있는 인공지능 모델을 만드는 과정입니다. 예를 들어, 한글 영화 리뷰 데이터를 받아서 긍정/부정 감정을 예측하거나, 한글 문장을 영어로 번역하는 모델을 만들 수 있습니다.
왜 하는 건지?
- 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하도록 만들어, 실생활 문제를 해결합니다(예: 음성 비서, 자동 번역, 스팸 필터링).
- 특히 한글은 고유한 문법과 띄어쓰기, 어미 변화 등이 있어, 한글 특화된 처리 과정이 필요합니다.
원리:
- 텍스트 데이터를 숫자(벡터)로 변환해 컴퓨터가 이해할 수 있게 만듭니다.
- 머신러닝(ML)이나 딥러닝(DL) 알고리즘(예: RNN, Transformer)을 사용해 패턴을 학습합니다.
- 학습된 모델은 새로운 텍스트 데이터를 입력받아 예측이나 생성을 수행합니다.
2. NLP 모델링 과정: 단계별 설명
(1) 문제 정의 및 목표 설정
역할:
- 어떤 NLP 작업을 수행할지 정의합니다. 예: 한글 텍스트로 감정 분석(긍정/부정 분류), 질의응답 시스템, 텍스트 생성 등.
- 예시: "한글 영화 리뷰 데이터를 사용해 긍정/부정 리뷰를 분류하는 모델을 만들자."
왜 하는 건지?
- 목표를 명확히 해야 데이터, 알고리즘, 평가 방법을 올바르게 선택할 수 있습니다.
- 한글 데이터의 경우, 작업 목표에 따라 적합한 데이터셋과 전처리 방법이 달라집니다.
원리:
- 문제에 따라 분류(Classification), 생성(Generation), 혹은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 모델 등을 선택합니다.
- 구글 코랩에서 작업할 때는 데이터셋을 업로드하거나, Hugging Face 같은 플랫폼에서 한글 데이터셋을 가져와 시작합니다.
(2) 데이터 수집 및 준비
역할:
- 모델 학습에 필요한 텍스트 데이터를 수집합니다. 한글 데이터셋의 경우, 네이버 영화 리뷰, Kaggle의 한글 데이터, 또는 웹 크롤링으로 수집한 데이터 등을 사용합니다.
왜 하는 건지?
- 모델이 학습하려면 충분한 양과 품질의 데이터가 필요합니다.
- 한글 데이터는 띄어쓰기, 맞춤법, 비속어 등이 다양해 고품질 데이터 정제가 중요합니다.
원리:
- 데이터는 레이블(예: 긍정/부정)과 텍스트로 구성됩니다.
- 데이터셋을 훈련(training), 검증(validation), 테스트(test) 데이터로 나눕니다(예: 80:10:10 비율).
(3) 데이터 전처리
역할:
- 텍스트 데이터를 모델이 처리할 수 있도록 정제하고 숫자 형태로 변환합니다.
- 한글 특성(띄어쓰기, 형태소, 초/중/종성 등)을 고려해 전처리합니다.
왜 하는 건지?
- 텍스트는 원래 문자열이므로, 컴퓨터가 이해하려면 숫자(벡터)로 변환해야 합니다.
- 한글은 형태소 분석, 띄어쓰기 정규화 등이 필수적입니다(예: "좋아요"와 "좋아"는 의미가 비슷).
원리:
- 토큰화(Tokenization): 문장을 단어 또는 형태소 단위로 나눕니다. 한글은 KoNLPy의 Mecab, Okt 같은 라이브러리 사용.
- 정제(Cleaning): 특수문자 제거, 불용어(예: "은", "는") 제거.
- 벡터화(Vectorization): 단어를 숫자 벡터로 변환(예: Word2Vec, TF-IDF, 또는 BERT의 토크나이저).
- 패딩(Padding): 문장 길이를 맞추기 위해 0 또는 특정 값을 추가.
(4) 모델 선택
역할:
- 문제에 맞는 NLP 모델을 선택합니다. 예: 감정 분석 → BERT, 텍스트 생성 → GPT, 번역 → Transformer.
왜 하는 건지?
- 모델 선택은 작업의 성능과 효율성에 큰 영향을 미칩니다.
- 한글 데이터는 KoBERT, KcBERT 등 한글에 최적화된 사전 학습 모델을 사용하는 경우가 많습니다.
원리:
- 전통적 ML: TF-IDF + Logistic Regression, SVM 등.
- 딥러닝: RNN, LSTM, Transformer(BERT, GPT 등).
- 한글 특화 모델(예: KoBERT)은 한글 데이터로 사전 학습되어 있어 성능이 좋습니다.
(5) 모델 학습
역할:
- 준비된 데이터를 모델에 입력해 학습시킵니다. 모델이 텍스트와 레이블 간의 패턴을 학습합니다.
왜 하는 건지?
- 학습을 통해 모델이 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 할 수 있게 됩니다.
- 한글 데이터는 학습 시 뉘앙스(예: 비꼬는 표현)까지 고려해야 합니다.
원리:
- 손실 함수(Loss Function)를 최소화하도록 모델 파라미터를 업데이트합니다(예: Cross-Entropy Loss).
- 옵티마이저(예: Adam)와 학습률(Learning Rate)을 조정해 학습 효율을 높입니다.
(6) 모델 평가
역할:
- 학습된 모델의 성능을 테스트 데이터로 평가합니다. 예: 정확도(Accuracy), F1-Score.
왜 하는 건지?
- 모델이 실제로 얼마나 잘 작동하는지 확인합니다.
- 한글 데이터는 문화적 맥락이나 뉘앙스 때문에 평가가 까다로울 수 있습니다.
원리:
- 테스트 데이터를 사용해 모델의 예측값과 실제값을 비교합니다.
- 분류 문제라면 Confusion Matrix, 회귀 문제라면 MSE 등을 사용.
(7) 모델 배포 및 활용
역할:
- 학습된 모델을 실제 애플리케이션에 배포하거나, 추가 튜닝을 진행합니다.
왜 하는 건지?
- 최종적으로 실세계 문제를 해결하기 위해 모델을 사용합니다(예: 챗봇, 감정 분석 API).
- 한글 모델은 한국어 사용자 인터페이스에 최적화되어야 합니다.
원리:
- 모델을 저장하고, Flask나 FastAPI로 API를 만들어 배포.
- 또는 Hugging Face의 Inference API를 활용.
3. 한글 NLP 모델링의 특징
한글 전처리: 띄어쓰기, 형태소 분석(KoNLPy, Mecab)이 필수.
한글 데이터셋: NSMC, Korpora, AI Hub의 한글 데이터 활용.
한글 특화 모델: KoBERT, KcBERT, KoGPT 등 사용 권장.
문화적 맥락: 비꼬는 표현, 방언 등을 고려한 데이터 정제가 중요.
4. 간단한 실습 (구글 코랩: NSMC 데이터 - 네이버 영화 리뷰 데이터셋)
https://colab.research.google.com/
데이터 다운로드
!wget https://raw.githubusercontent.com/e9t/nsmc/master/ratings_train.txt
!wget https://raw.githubusercontent.com/e9t/nsmc/master/ratings_test.txt
데이터 로드
import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('ratings_train.txt', sep='\t')
test_df = pd.read_csv('ratings_test.txt', sep='\t')
print(train_df.head())
전처리 예시 (KoNlPy 사용)
!pip install konlpy
from konlpy.tag import Okt
okt = Okt()
# 결측값 제거
train_df = train_df.dropna()
# 토큰화
train_df['tokens'] = train_df['document'].apply(lambda x: okt.morphs(x))
print(train_df[['document', 'tokens']].head())
