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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:

1. WNUT 17 데이터 세트에서 DistilBERT를 파인 튜닝하여 새로운 개체를 탐지합니다.
2. 추론을 위해 파인 튜닝 모델을 사용합니다.

이 튜토리얼에서 설명하는 작업은 다음 모델 아키텍처에 의해 지원됩니다:

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_tags`의 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_tag`의 앞에 붙은 문자는 개체의 토큰 위치를 나타냅니다:

- `B-`는 개체의 시작을 나타냅니다.
- `I-`는 토큰이 동일한 개체 내부에 포함되어 있음을 나타냅니다(예를 들어 `State` 토큰은 `Empire State Building`와 같은 개체의 일부입니다).
- `0`는 토큰이 어떤 개체에도 해당하지 않음을 나타냅니다.

##
전처리

다음으로 `tokens` 필드를 전처리하기 위해 DistilBERT 토크나이저를 가져옵니다:

    >>> from transformers import AutoTokenizer

    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("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=True`를 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:

1. `word_ids` 메소드로 모든 토큰을 해당 단어에 매핑합니다.
2. 특수 토큰 `[CLS]`와 `[SEP]`에 `-100` 레이블을 할당하여, PyTorch 손실 함수가 해당 토큰을 무시하도록 합니다.
3. 주어진 단어의 첫 번째 토큰에만 레이블을 지정합니다. 같은 단어의 다른 하위 토큰에 `-100`을 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_inputs

전체 데이터 세트에 전처리 함수를 적용하려면, 🤗 Datasets `map` 함수를 사용하세요. `batched=True`로 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 `DataCollatorWithPadding`를 사용하여 예제 배치를 만들어봅시다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 대신, 동적 패딩을 사용하여 배치에서 가장 긴 길이에 맞게 문장을 패딩하는 것이 효율적입니다.

Pytorch
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    >>> from transformers import DataCollatorForTokenClassification

    >>> data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer)

TensorFlow
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    >>> 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, `compute`에 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, `id2label`와 `label2id`를 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,
    ... }

Pytorch
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`Trainer`를 사용하여 모델을 파인 튜닝하는 방법에 익숙하지 않은 경우, 여기에서 기본 튜토리얼을 확인하세요!

이제 모델을 훈련시킬 준비가 되었습니다! `AutoModelForSequenceClassification`로 DistilBERT를 가져오고 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 지정하세요:

    >>> from transformers import AutoModelForTokenClassification, TrainingArguments, Trainer

    >>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(
    ...     "distilbert-base-uncased", num_labels=13, id2label=id2label, label2id=label2id
    ... )

이제 세 단계만 거치면 끝입니다:

1. `TrainingArguments`에서 하이퍼파라미터를 정의하세요. `output_dir`는 모델을 저장할 위치를 지정하는 유일한 매개변수입니다. 이 모델을 허브에 업로드하기 위해 `push_to_hub=True`를 설정합니다(모델을 업로드하기 위해 Hugging Face에 로그인해야합니다.) 각 에폭이 끝날 때마다, `Trainer`는 seqeval 점수를 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다.
2. `Trainer`에 훈련 인수와 모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터 및 `compute_metrics` 함수를 전달하세요.
3. `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()

TensorFlow
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Keras를 사용하여 모델을 파인 튜닝하는 방법에 익숙하지 않은 경우, 여기의 기본 튜토리얼을 확인하세요!

TensorFlow에서 모델을 파인 튜닝하려면, 먼저 옵티마이저 함수와 학습률 스케쥴, 그리고 일부 훈련 하이퍼파라미터를 설정해야 합니다:

    >>> 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 `TFAutoModelForSequenceClassification`을 사용하여 DistilBERT를 가져오고, 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 지정합니다:

    >>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification

    >>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained(
    ...     "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,
    ... )

`compile`를 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.

`KerasMetricCallback`에 `compute_metrics` 함수를 전달하세요:

    >>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback

    >>> metric_callback = KerasMetricCallback(metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_validation_set)

`PushToHubCallback`에서 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! `fit`에 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 `pipeline`을 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, `pipeline`의 결과를 수동으로 복제할 수도 있습니다:

Pytorch
Hide Pytorch content

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 `logits`을 반환합니다:

    >>> from transformers import AutoModelForTokenClassification

    >>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model")
    >>> with torch.no_grad():
    ...     logits = model(**inputs).logits

가장 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']

TensorFlow
Hide TensorFlow content

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 `logits`을 반환합니다:

    >>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification

    >>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model")
    >>> logits = model(**inputs).logits

가장 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']