토큰 분류
토큰 분류는 문장의 개별 토큰에 레이블을 할당합니다. 가장 일반적인 토큰 분류 작업 중 하나는 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER)입니다. 개체명 인식은 문장에서 사람, 위치 또는 조직과 같은 각 개체의 레이블을 찾으려고 시도합니다.
이 가이드에서 학습할 내용은:
- WNUT 17 데이터 세트에서 DistilBERT를 파인 튜닝하여 새로운 개체를 탐지합니다.
- 추론을 위해 파인 튜닝 모델을 사용합니다.
ALBERT, BERT, BigBird, BioGpt, BLOOM, CamemBERT, CANINE, ConvBERT, Data2VecText, DeBERTa, DeBERTa-v2, DistilBERT, ELECTRA, ERNIE, ErnieM, ESM, FlauBERT, FNet, Funnel Transformer, GPT-Sw3, OpenAI GPT-2, GPTBigCode, I-BERT, LayoutLM, LayoutLMv2, LayoutLMv3, LiLT, Longformer, LUKE, MarkupLM, MEGA, Megatron-BERT, MobileBERT, MPNet, Nezha, Nyströmformer, QDQBert, RemBERT, RoBERTa, RoBERTa-PreLayerNorm, RoCBert, RoFormer, SqueezeBERT, XLM, XLM-RoBERTa, XLM-RoBERTa-XL, XLNet, X-MOD, YOSO
시작하기 전에, 필요한 모든 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요:
pip install transformers datasets evaluate seqeval
Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 공유하는 것을 권장합니다. 메시지가 표시되면, 토큰을 입력하여 로그인하세요:
>>> from huggingface_hub import notebook_login
>>> notebook_login()WNUT 17 데이터 세트 가져오기
먼저 🤗 Datasets 라이브러리에서 WNUT 17 데이터 세트를 가져옵니다:
>>> from datasets import load_dataset
>>> wnut = load_dataset("wnut_17")다음 예제를 살펴보세요:
>>> wnut["train"][0]
{'id': '0',
'ner_tags': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 8, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
'tokens': ['@paulwalk', 'It', "'s", 'the', 'view', 'from', 'where', 'I', "'m", 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'Empire', 'State', 'Building', '=', 'ESB', '.', 'Pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.']
}ner_tags의 각 숫자는 개체를 나타냅니다. 숫자를 레이블 이름으로 변환하여 개체가 무엇인지 확인합니다:
>>> label_list = wnut["train"].features[f"ner_tags"].feature.names
>>> label_list
[
"O",
"B-corporation",
"I-corporation",
"B-creative-work",
"I-creative-work",
"B-group",
"I-group",
"B-location",
"I-location",
"B-person",
"I-person",
"B-product",
"I-product",
]각 ner_tag의 앞에 붙은 문자는 개체의 토큰 위치를 나타냅니다:
B-는 개체의 시작을 나타냅니다.I-는 토큰이 동일한 개체 내부에 포함되어 있음을 나타냅니다(예를 들어State토큰은Empire State Building와 같은 개체의 일부입니다).0는 토큰이 어떤 개체에도 해당하지 않음을 나타냅니다.
전처리
다음으로 tokens 필드를 전처리하기 위해 DistilBERT 토크나이저를 가져옵니다:
>>> from transformers import AutoTokenizer
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")위의 예제 tokens 필드를 보면 입력이 이미 토큰화된 것처럼 보입니다. 그러나 실제로 입력은 아직 토큰화되지 않았으므로 단어를 하위 단어로 토큰화하기 위해 is_split_into_words=True를 설정해야 합니다. 예제로 확인합니다:
>>> example = wnut["train"][0]
>>> tokenized_input = tokenizer(example["tokens"], is_split_into_words=True)
>>> tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenized_input["input_ids"])
>>> tokens
['[CLS]', '@', 'paul', '##walk', 'it', "'", 's', 'the', 'view', 'from', 'where', 'i', "'", 'm', 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'empire', 'state', 'building', '=', 'es', '##b', '.', 'pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.', '[SEP]']그러나 이로 인해 [CLS]과 [SEP]라는 특수 토큰이 추가되고, 하위 단어 토큰화로 인해 입력과 레이블 간에 불일치가 발생합니다. 하나의 레이블에 해당하는 단일 단어는 이제 두 개의 하위 단어로 분할될 수 있습니다. 토큰과 레이블을 다음과 같이 재정렬해야 합니다:
word_ids메소드로 모든 토큰을 해당 단어에 매핑합니다.- 특수 토큰
[CLS]와[SEP]에-100레이블을 할당하여, PyTorch 손실 함수가 해당 토큰을 무시하도록 합니다. - 주어진 단어의 첫 번째 토큰에만 레이블을 지정합니다. 같은 단어의 다른 하위 토큰에
-100을 할당합니다.
다음은 토큰과 레이블을 재정렬하고 DistilBERT의 최대 입력 길이보다 길지 않도록 시퀀스를 잘라내는 함수를 만드는 방법입니다:
>>> def tokenize_and_align_labels(examples):
... tokenized_inputs = tokenizer(examples["tokens"], truncation=True, is_split_into_words=True)
... labels = []
... for i, label in enumerate(examples[f"ner_tags"]):
... word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i) # Map tokens to their respective word.
... previous_word_idx = None
... label_ids = []
... for word_idx in word_ids: # Set the special tokens to -100.
... if word_idx is None:
... label_ids.append(-100)
... elif word_idx != previous_word_idx: # Only label the first token of a given word.
... label_ids.append(label[word_idx])
... else:
... label_ids.append(-100)
... previous_word_idx = word_idx
... labels.append(label_ids)
... tokenized_inputs["labels"] = labels
... return tokenized_inputs전체 데이터 세트에 전처리 함수를 적용하려면, 🤗 Datasets map 함수를 사용하세요. batched=True로 설정하여 데이터 세트의 여러 요소를 한 번에 처리하면 map 함수의 속도를 높일 수 있습니다:
>>> tokenized_wnut = wnut.map(tokenize_and_align_labels, batched=True)이제 DataCollatorWithPadding를 사용하여 예제 배치를 만들어봅시다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 대신, 동적 패딩을 사용하여 배치에서 가장 긴 길이에 맞게 문장을 패딩하는 것이 효율적입니다.
>>> from transformers import DataCollatorForTokenClassification
>>> data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer)>>> from transformers import DataCollatorForTokenClassification
>>> data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer, return_tensors="tf")평가
훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 평가 지표를 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 Evaluate 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 seqeval 평가 지표를 가져옵니다. (평가 지표를 가져오고 계산하는 방법에 대해서는 🤗 Evaluate 빠른 둘러보기를 참조하세요). Seqeval은 실제로 정밀도, 재현률, F1 및 정확도와 같은 여러 점수를 산출합니다.
>>> import evaluate
>>> seqeval = evaluate.load("seqeval")먼저 NER 레이블을 가져온 다음, compute에 실제 예측과 실제 레이블을 전달하여 점수를 계산하는 함수를 만듭니다:
>>> import numpy as np
>>> labels = [label_list[i] for i in example[f"ner_tags"]]
>>> def compute_metrics(p):
... predictions, labels = p
... predictions = np.argmax(predictions, axis=2)
... true_predictions = [
... [label_list[p] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
... for prediction, label in zip(predictions, labels)
... ]
... true_labels = [
... [label_list[l] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
... for prediction, label in zip(predictions, labels)
... ]
... results = seqeval.compute(predictions=true_predictions, references=true_labels)
... return {
... "precision": results["overall_precision"],
... "recall": results["overall_recall"],
... "f1": results["overall_f1"],
... "accuracy": results["overall_accuracy"],
... }이제 compute_metrics 함수를 사용할 준비가 되었으며, 훈련을 설정하면 이 함수로 되돌아올 것입니다.
훈련
모델을 훈련하기 전에, id2label와 label2id를 사용하여 예상되는 id와 레이블의 맵을 생성하세요:
>>> id2label = {
... 0: "O",
... 1: "B-corporation",
... 2: "I-corporation",
... 3: "B-creative-work",
... 4: "I-creative-work",
... 5: "B-group",
... 6: "I-group",
... 7: "B-location",
... 8: "I-location",
... 9: "B-person",
... 10: "I-person",
... 11: "B-product",
... 12: "I-product",
... }
>>> label2id = {
... "O": 0,
... "B-corporation": 1,
... "I-corporation": 2,
... "B-creative-work": 3,
... "I-creative-work": 4,
... "B-group": 5,
... "I-group": 6,
... "B-location": 7,
... "I-location": 8,
... "B-person": 9,
... "I-person": 10,
... "B-product": 11,
... "I-product": 12,
... }Trainer를 사용하여 모델을 파인 튜닝하는 방법에 익숙하지 않은 경우, 여기에서 기본 튜토리얼을 확인하세요!
이제 모델을 훈련시킬 준비가 되었습니다! AutoModelForSequenceClassification로 DistilBERT를 가져오고 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 지정하세요:
>>> from transformers import AutoModelForTokenClassification, TrainingArguments, Trainer
>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(
... "distilbert/distilbert-base-uncased", num_labels=13, id2label=id2label, label2id=label2id
... )이제 세 단계만 거치면 끝입니다:
TrainingArguments에서 하이퍼파라미터를 정의하세요.output_dir는 모델을 저장할 위치를 지정하는 유일한 매개변수입니다. 이 모델을 허브에 업로드하기 위해push_to_hub=True를 설정합니다(모델을 업로드하기 위해 Hugging Face에 로그인해야합니다.) 각 에폭이 끝날 때마다,Trainer는 seqeval 점수를 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다.Trainer에 훈련 인수와 모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터 및compute_metrics함수를 전달하세요.train()를 호출하여 모델을 파인 튜닝하세요.
>>> training_args = TrainingArguments(
... output_dir="my_awesome_wnut_model",
... learning_rate=2e-5,
... per_device_train_batch_size=16,
... per_device_eval_batch_size=16,
... num_train_epochs=2,
... weight_decay=0.01,
... evaluation_strategy="epoch",
... save_strategy="epoch",
... load_best_model_at_end=True,
... push_to_hub=True,
... )
>>> trainer = Trainer(
... model=model,
... args=training_args,
... train_dataset=tokenized_wnut["train"],
... eval_dataset=tokenized_wnut["test"],
... tokenizer=tokenizer,
... data_collator=data_collator,
... compute_metrics=compute_metrics,
... )
>>> trainer.train()훈련이 완료되면, push_to_hub() 메소드를 사용하여 모델을 허브에 공유할 수 있습니다.
>>> trainer.push_to_hub()Keras를 사용하여 모델을 파인 튜닝하는 방법에 익숙하지 않은 경우, 여기의 기본 튜토리얼을 확인하세요!
>>> from transformers import create_optimizer
>>> batch_size = 16
>>> num_train_epochs = 3
>>> num_train_steps = (len(tokenized_wnut["train"]) // batch_size) * num_train_epochs
>>> optimizer, lr_schedule = create_optimizer(
... init_lr=2e-5,
... num_train_steps=num_train_steps,
... weight_decay_rate=0.01,
... num_warmup_steps=0,
... )그런 다음 TFAutoModelForSequenceClassification을 사용하여 DistilBERT를 가져오고, 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 지정합니다:
>>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification
>>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained(
... "distilbert/distilbert-base-uncased", num_labels=13, id2label=id2label, label2id=label2id
... )prepare_tf_dataset()을 사용하여 데이터 세트를 tf.data.Dataset 형식으로 변환합니다:
>>> tf_train_set = model.prepare_tf_dataset(
... tokenized_wnut["train"],
... shuffle=True,
... batch_size=16,
... collate_fn=data_collator,
... )
>>> tf_validation_set = model.prepare_tf_dataset(
... tokenized_wnut["validation"],
... shuffle=False,
... batch_size=16,
... collate_fn=data_collator,
... )compile를 사용하여 훈련할 모델을 구성합니다:
>>> import tensorflow as tf
>>> model.compile(optimizer=optimizer)훈련을 시작하기 전에 설정해야할 마지막 두 가지는 예측에서 seqeval 점수를 계산하고, 모델을 허브에 업로드할 방법을 제공하는 것입니다. 모두 Keras callbacks를 사용하여 수행됩니다.
KerasMetricCallback에 compute_metrics 함수를 전달하세요:
>>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback
>>> metric_callback = KerasMetricCallback(metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_validation_set)PushToHubCallback에서 모델과 토크나이저를 업로드할 위치를 지정합니다:
>>> from transformers.keras_callbacks import PushToHubCallback
>>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback(
... output_dir="my_awesome_wnut_model",
... tokenizer=tokenizer,
... )그런 다음 콜백을 함께 묶습니다:
>>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback]드디어, 모델 훈련을 시작할 준비가 되었습니다! fit에 훈련 데이터 세트, 검증 데이터 세트, 에폭의 수 및 콜백을 전달하여 파인 튜닝합니다:
>>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_validation_set, epochs=3, callbacks=callbacks)훈련이 완료되면, 모델이 자동으로 허브에 업로드되어 누구나 사용할 수 있습니다!
토큰 분류를 위한 모델을 파인 튜닝하는 자세한 예제는 다음 PyTorch notebook 또는 TensorFlow notebook를 참조하세요.
추론
좋아요, 이제 모델을 파인 튜닝했으니 추론에 사용할 수 있습니다!
추론을 수행하고자 하는 텍스트를 가져와봅시다:
>>> text = "The Golden State Warriors are an American professional basketball team based in San Francisco."파인 튜닝된 모델로 추론을 시도하는 가장 간단한 방법은 pipeline()를 사용하는 것입니다. 모델로 NER의 pipeline을 인스턴스화하고, 텍스트를 전달해보세요:
>>> from transformers import pipeline
>>> classifier = pipeline("ner", model="stevhliu/my_awesome_wnut_model")
>>> classifier(text)
[{'entity': 'B-location',
'score': 0.42658573,
'index': 2,
'word': 'golden',
'start': 4,
'end': 10},
{'entity': 'I-location',
'score': 0.35856336,
'index': 3,
'word': 'state',
'start': 11,
'end': 16},
{'entity': 'B-group',
'score': 0.3064001,
'index': 4,
'word': 'warriors',
'start': 17,
'end': 25},
{'entity': 'B-location',
'score': 0.65523505,
'index': 13,
'word': 'san',
'start': 80,
'end': 83},
{'entity': 'B-location',
'score': 0.4668663,
'index': 14,
'word': 'francisco',
'start': 84,
'end': 93}]원한다면, pipeline의 결과를 수동으로 복제할 수도 있습니다:
텍스트를 토큰화하고 PyTorch 텐서를 반환합니다:
>>> from transformers import AutoTokenizer
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model")
>>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")입력을 모델에 전달하고 logits을 반환합니다:
>>> from transformers import AutoModelForTokenClassification
>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits가장 높은 확률을 가진 클래스를 모델의 id2label 매핑을 사용하여 텍스트 레이블로 변환합니다:
>>> predictions = torch.argmax(logits, dim=2)
>>> predicted_token_class = [model.config.id2label[t.item()] for t in predictions[0]]
>>> predicted_token_class
['O',
'O',
'B-location',
'I-location',
'B-group',
'O',
'O',
'O',
'O',
'O',
'O',
'O',
'O',
'B-location',
'B-location',
'O',
'O']텍스트를 토큰화하고 TensorFlow 텐서를 반환합니다:
>>> from transformers import AutoTokenizer
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model")
>>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf")입력값을 모델에 전달하고 logits을 반환합니다:
>>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification
>>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model")
>>> logits = model(**inputs).logits가장 높은 확률을 가진 클래스를 모델의 id2label 매핑을 사용하여 텍스트 레이블로 변환합니다:
>>> predicted_token_class_ids = tf.math.argmax(logits, axis=-1)
>>> predicted_token_class = [model.config.id2label[t] for t in predicted_token_class_ids[0].numpy().tolist()]
>>> predicted_token_class
['O',
'O',
'B-location',
'I-location',
'B-group',
'O',
'O',
'O',
'O',
'O',
'O',
'O',
'O',
'B-location',
'B-location',
'O',
'O']