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KONE: Korean Open Noun Extractor

Travis CI

개요

인공신경망 레이어 2개 (Embedding 1개, dense 1개)만으로 원문에서 명사를 추출하는 모델입니다.

별도 사전이나 룰 없이, _순전히 머신러닝_으로만 학습된 모델입니다.

이 단순한 모델만으로 명사 IOB 태깅 정확도가 무려 98.9% 나오며, 이를 바탕으로 어떠한 원문에서던지 명사를 추출할 수 있습니다.

예시 예시
뉴스 '테니스 황제' 로저 페더러(39· 스위스· 4위)가 무릎 부상으로 수술대에 올랐다.
명사 테니스, 황제, 로저, 페더러, 스위스, 무릎, 부상, 수술대
디시인사이드 기호를 괴상하게 많이 써서 다른 언어 프로그래머들이 피똥 싼다.
명사 기호, 언어, 프로그래머, 피똥
네이버 카페 저는 쇼팽을 좋아합니다. 실력은 안 되면서도 이미 수많은 에튀드들을 쳤습니다.
명사 쇼팽, 실력, 에튀드

Large모델조차도 모델 크기가 20Mb밖에 되지 않는, 작지만 강력한 모델입니다.

사용법으로 바로가기

모델 아키텍처

모델은 단순히 Embedding layer 1개, Dense layer 1개만으로 구성되어 있습니다.

원문에서 글자를 window size 기준으로 선택하여, embedding 벡터화 한 뒤 flatten 하여 dense layer만 거치면 softmax output layer를 통하여서 해당 글자의 IOB 품사를 예측합니다.

아래 그림은 window size 2, embedding layer 3, neuron 10개 으로 "세"라는 글자의 품사를 예측하는 예시입니다.

학습 데이터

학습 데이터는 국립국어원 세종 말뭉치로, 10만개 어절이 넘는 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습하였습니다.

이 세종 코퍼스는 XML 형태로 되어있고, 여러 가지 오류도 많은데, 김현중님의 오픈 소스 코드를 참조하여 전처리 작업을 합니다.

사용 방법

모듈 사용

모듈로 코드에 삽입하여 쓰시고 싶다면 usage_example.py에 나와있는대로 사용하시면 됩니다.

from kone.models import Kone
kone = Kone(KONE_WINDOW_SIZE)
kone.load_model(X_PATH, Y_PATH, MODEL_PATH)
nouns_list = kone.predict(TEXT_LIST)

이 때 물론 KONE_WINDOW_SIZE, X_PATH, Y_PATH, MODEL_PATH, TEXT_LIST는 기 선언한 변수여야 합니다.

학습

본인이 스스로 학습해보고 싶다면, 아래 절차를 따라 하시면 됩니다.

학습 데이터 생성 방법

  1. cd data/preprocessing 후 git clone https://github.com/lovit/sejong_corpus_cleaner.git을 해주세요.
  2. 국립국어원 세종 말뭉치 다운로드 뒤, data/preprocessing/sejong_corpus_cleaner/data/raw에 넣어주세요.
  3. kone/make_data.sh 실행
  4. data/train_data.csv 가 등장합니다!

모델 학습

학습하려면 hyperparameter만 설정하여서 학습시켜주면 됩니다.

kone = Kone(window_size=WINDOW_SIZE)
kone.train(x_data, y_data,
           epochs=EPOCHS,
           batch_size=BATCH_SIZE,
           embedding_dim=EMBEDDING_DIM,
           num_neurons=NUM_NEURONS,
           optimizer=OPTIMIZER)

Hyperparameter는 WINDOW_SIZE, EPOCHS, BATCH_SIZE, EMBEDDING_DIM, NUM_NEURONS, OPTIMIZER만 설정해주시면 됩니다.

모델 저장

학습된 모델을 저장하시려면, 아래와 같이 저장하시면 됩니다.

kone = Kone(...생략...)
kone.train(...생략...)
kone.save_model(X_INDEX_PATH, Y_INDEX_PATH, MODEL_WEIGHT_PATH)

원하시는 곳을 설정하여 저장하시면 됩니다.

이때 X_INDEX 와 Y_INDEX는 .json으로 저장해야 되며, MODEL_WEIGHT는 .h5로 저장해야 됩니다.

이후에 모델이 저장되었으면 위 모듈 사용에서처럼 모델을 로드하여 사용하시면 됩니다.

학습된 모델

이 repository에는 기 학습된 모델이 models/에 들어있습니다.

Large 모델

Large 모델은 정확도를 위해 맞춘 모델로서, weight 는 21.4 Mb이고 정확도는 98.9% 입니다.

Large 모델 학습에 사용된 hyperparameter는 아래와 같습니다.

  • numpy random seed = 47
  • window size = 4
  • epochs = 9
  • batch size = 16384
  • embedding dim = 300
  • num neurons = 100
  • optimizer = rmsprop

이 hyperparameter로 생성된 모델의 정확도는 98.9% 입니다. (sklearn의 train_test_split로 생성된 dev test 기준)

Dense layer의 크기와 숫자를 늘리면 99.0% 까지 올릴 수 있으나, 얻는 정확도에 비해 모델 크기가 너무 크기 때문에 따로 탑재하지 않았습니다.

Small 모델

Small 모델은 모델 크기에 중점을 두어서, 총 용량이 2Mb를 초과하지 않는 모델입니다.

Small 모델 학습에 사용된 hyperparameter는 아래와 같습니다.

  • numpy random seed = 47
  • window size = 3
  • epochs = 15
  • batch size = 16384
  • embedding dim = 32
  • num neurons = 32
  • optimizer = rmsprop

이 모델의 정확도는 97.8% 로 large 모델보다 정확도가 다소 떨어지지만, 대신 모델의 크기는 1/20 규모입니다.

Google Colab에서 제공하는 Tesla K80 GPU 사용 시, epoch 당 학습 소요시간은 30초밖에 걸리지 않습니다.